TLHT - Tiểu luận 1 [PDF]

Zitiervorschau

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH ---------------***-------------

TÀI LIỆU HỌC TẬP TIỂU LUẬN MÔN HỌC 1: NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO THỊ TRƯỜNG (Phương thức đào tạo theo học chế tín chỉ)

Số tín chỉ :

02

Trình độ đào tạo: Đại học Ngành đào tạo:

Quản trị Kinh doanh

- Năm 2022 1

2

MỤC LỤC

3

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

STT

Chữ viết tắt

Nguyên nghĩa

1

Ths

Thạc sỹ

2

TS

Tiến sỹ

3

VNĐ

Việt Nam đồng

4

DN

Doanh nghiệp

5

SV

Sinh viên

4

DANH MỤC BẢNG

5

DANH MỤC HÌNH

6

LỜI GIỚI THIỆU Hoạt động sản xuất kinh doanh của một công ty gắn liền với việc ra quyết định của nhà quản trị. Để có thể ra được những quyết định chính xác nhất, các nhà quản trị không chỉ dựa vào kinh nghiệm và phán đoán theo cảm tính chủ quan mà cần có thông tin hỗ trợ. Các quyết định kinh doanh phải dựa trên cơ sở thu thập và phân tích các dữ liệu một cách khoa học theo những tiến trình và phương pháp nhất định. Vì vậy, việc hiểu biết thuần thục công tác thực hành nghiên cứu và dự báo thị trường đã trở thành một nhu cầu quan trọng trong doanh nghiệp. Tiểu luận 1: Nghiên cứu và dự báo thị trường là học phần phát triển kỹ năng chuyên môn bắt buộc thuộc khối kiến thức chuyên ngành trong chương trình đào tạo trình độ đại học ngành Quản trị kinh doanh. Kinh doanh Thương mại. Học phần hệ thống hóa những kiến thức cơ bản về nghiên cứu và dự báo thị trường, giúp cho sinh viên thực hành xây dựng kế hoạch nghiên cứu, thu thập và xử lý dữ liệu, phân tích số liệu, ứng dụng số liệu phân tích vào dự báo nhu cầu thị trường và trình bày báo cáo kết quả nghiên cứu. Từ kết quả nghiên cứu được trong các tình huống điển hình trong thực tiễn hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, sẽ làm cơ sở cho việc ra các quyết định chiến lược tiếp theo của doanh nghiệp. Tài liệu học tập Tiểu luận môn học 1- Nghiên cứu và dự báo thị trường được biên soạn theo quy trình xây dựng 1 bản kế hoạch nghiên cứu và dự báo thị trường, bao gồm 06 nội dung chính: - Nội dung 1: Xây dựng dữ liệu đề bài - Nội dung 2: Xây dựng kế hoạch nghiên cứu dự báo - Nội dung 3: Thực hiện thu thập dữ liệu tại hiện trường. - Nội dung 4: Xử lý và phân tích dữ liệu - Nội dung 5: Ứng dụng số liệu phân tích vào dự báo nhu cầu thị trường - Nội dung 6: Trình bày và báo cáo kết quả nghiên cứu dự báo.

7

Với sự tham gia biên soạn của: Ths.Nguyễn Thị Hoài (chủ biên, biên soạn nội dung 2, nội dung 3, nội dung 4 phần 4.1; 4.2, nội dung 6 phần 6.2); TS.Lưu Khánh Cường (biên soạn nội dung 1, nội dung 4 phần 4.3; 4.4); TS. Nguyễn Thị Chi (biên soạn nội dung 4 phần 4.5, nội dung 5 và nội dung 6 phần 6.1), tài liệu học tập được biên soạn với mong muốn sẽ trở thành công cụ hữu hiệu giúp sinh viên ngành Quản trị Kinh doanh rèn luyện kỹ năng nghiên cứu và dự báo thị trường, làm cơ sở cho việc ra các quyết định chiến lược tiếp theo của doanh nghiệp. Để hoàn thành tài liệu nhóm biên soạn đã nhận được nhiều sự hỗ trợ góp ý từ phía lãnh đạo khoa Quản trị kinh doanh và các thầy cô trong Bộ môn Quản trị Marketing. Chúng tôi xin trân trọng biết ơn các đóng góp khoa học và mong sẽ tiếp tục nhận được sự góp ý để tài liệu ngày càng được hoàn thiện hơn. Mặc dù tập thể tác giả biên soạn đã nỗ lực rất cao trong quá trình biên soạn, nhưng chắc rằng tài liệu học tập này không tránh khỏi những hạn chế. Rất mong nhận được ý kiến đóng góp của quý bạn đọc để những lần tái bản sau được hoàn thiện hơn. Xin trân trọng cảm ơn Hà Nội, ngày tháng năm 2022 Nhóm biên soạn

8

ĐỀ BÀI THỰC HÀNH HỌC PHẦN TIỂU LUẬN MÔN HỌC 1: NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO THỊ TRƯỜNG Sinh viên lựa chọn một doanh nghiệp đang hoạt động tại thị trường Việt Nam, thuộc một lĩnh vực kinh doanh cụ thể, nghiên cứu và dự báo nhu cầu thị trường cho doanh nghiệp đó với các yêu cầu cụ thể như sau: Nội dung 1: Xây dựng dữ liệu đề bài Yêu cầu 1. Tên doanh nghiệp là gì? Địa chỉ liên lạc? (số điện thoại, số fax, email, địa chỉ trụ sở chính) Yêu cầu 2. Ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh chính là gì? Các sản phẩm chủ yếu đang kinh doanh là gì? Đặc điểm, công dụng, tác dụng … của các sản phẩm chủ yếu đó? Yêu cầu 3. Đặc điểm môi trường kinh doanh và thị trường; khách hàng và đối thủ cạnh tranh của doanh nghiệp? Yêu cầu 4. Doanh nghiệp đang gặp phải vấn đề thị trường nào? Yêu cầu 5: Xác định vấn đề nghiên cứu, dự báo thị trường mà doanh nghiệp đang gặp phải? Yêu cầu 6. Xác định mục tiêu nghiên cứu dự báo thị trường để giải quyết vấn đề đó? Xây dựng đề bài cụ thể? Nội dung 2: Xây dựng kế hoạch nghiên cứu dự báo Yêu cầu 7: Xác định những thông tin cần tìm (lập bảng danh mục thông tin cần tìm)? Yêu cầu 8: Nhận dạng loại thông tin và nguồn thông tin? Yêu cầu 9: Phương pháp thu thập thông tin? Yêu cầu 10: Sử dụng dạng câu hỏi và câu trả lời nào để thu thập thông tin? Sắp xếp trình tự các câu hỏi như thế nào cho hợp lý, có khả năng thu thập được thông tin tốt nhất? 9

Yêu cầu 11: Xây dựng phiếu khảo sát nhằm thu thập dữ liệu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu? Yêu cầu 12: Sử dụng phương pháp chọn mẫu nào phù hợp nhất với nghiên cứu? Xác định cỡ mẫu khảo sát? Nội dung 3: Thực hiện thu thập dữ liệu tại hiện trường Yêu cầu 13: Tổ chức và quản lý hoạt động thu thập số liệu tại hiện trường như thế nào? Yêu cầu 14: Có những loại sai số nào và cách thức khắc phục trong công tác thu thập dữ liệu hiện trường? Yêu cầu 15: Lập kế hoạch xử lý dữ liệu? Nội dung 4: Xử lý và phân tích dữ liệu Yêu cầu 16: Kiểm tra, mã hóa và hiệu chỉnh dữ liệu như thế nào để dễ dàng phân tích? Yêu cầu 17: Sử dụng phương pháp xử lý dữ liệu nào để làm sạch dữ liệu trên phần mềm thống kê? Yêu cầu 18: Trong phần mềm thống kê, sử dụng các công cụ thống kê nào để mô tả, trình bày và phân tích dữ liệu? Nội dung 5: Ứng dụng số liệu phân tích vào dự báo nhu cầu thị trường Yêu cầu 19: Sử dụng bộ dữ liệu đã được thu thập và xử lý để phân tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng tới chỉ tiêu cần dự báo? Yêu cầu 20: Kiểm tra và xác định độ phù hợp của mô hình dự báo được xây dựng từ bộ dữ liệu? Yêu cầu 21:Thực hiện dự báo cho năm kế hoạch? Nội dung 6: Trình bày và báo cáo kết quả nghiên cứu dự báo Yêu cầu 22: Báo cáo viết cho ai? Sử dụng loại báo cáo nào phù hợp đối tượng nhận báo cáo? Yêu cầu 23: Cấu trúc của Bản báo cáo? Yêu cầu 24: Dự đoán người nghe sẽ tập trung, phản ứng như thế nào, mức độ chấp nhận vấn đề trình bày…vv. Kiến thức và hiểu biết của họ về vấn đề trình bày? Yêu cầu 25: Sử dụng các công cụ trợ giúp trình bày nào?

10

NỘI DUNG 1: XÂY DỰNG DỮ LIỆU ĐỀ BÀI MỤC ĐÍCH Rèn luyện cho sinh viên các kỹ năng: + Thu thập dữ liệu liên quan đến doanh nghiệp + Tổng hợp và mô tả các thông tin nổi bật về doanh nghiệp và thị trường của doanh nghiệp. + Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu. + Xây dựng được đề bài cụ thể YÊU CẦU Sinh viên thực hiện các yêu cầu của đề bài thực hành, cụ thể: Yêu cầu 1. Tên doanh nghiệp là gì? Địa chỉ liên lạc? (số điện thoại, số fax, email, địa chỉ trụ sở chính) Yêu cầu 2. Ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh chính là gì? Các sản phẩm chủ yếu đang kinh doanh là gì? Đặc điểm, công dụng, tác dụng … của các sản phẩm chủ yếu đó? Yêu cầu 3. Đặc điểm môi trường kinh doanh và thị trường; khách hàng và đối thủ cạnh tranh của doanh nghiệp? Yêu cầu 4. Doanh nghiệp đang gặp phải vấn đề thị trường nào? Yêu cầu 5: Xác định vấn đề nghiên cứu, dự báo thị trường mà doanh nghiệp đang gặp phải? Yêu cầu 6. Xác định mục tiêu nghiên cứu dự báo thị trường để giải quyết vấn đề đó? Xây dựng khung nghiên cứu dự báo? HƯỚNG DẪN THỰC HIỆN 1.1. Chọn và giới thiệu doanh nghiệp 

Bước 1: Lựa chọn một doanh nghiệp đang hoạt động thực tế trong một

ngành nghề nhất định trên thị trường Việt nam. 11

Bằng những kinh nghiệm và sự tìm hiểu của cá nhân, sinh viên lựa chọn một doanh nghiệp đang hoạt động thực tế tại Việt nam (phải đảm bảo thông tin tra cứu được chính xác tại trang web: https://www.thongtincongty.com/) 

Bước 2: Thu thập dữ liệu và mô tả khái quát về doanh nghiệp

Căn cứ vào các tài liệu thứ cấp của doanh nghiệp, bao gồm các tài liệu về tên, địa chỉ, lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp, cơ cấu tổ chức, văn bản tuyên bố sứ mệnh và giá trị cốt lõi của doanh nghiệp, tài liệu giới tiệu về các sản phẩm của doanh nghiệp… Mô tả hiện trạng doanh nghiệp đang có, bao gồm các thông tin sau: - Giới thiệu thông tin tổng quan về doanh nghiệp: + Tên doanh nghiệp + Địa chỉ + Số điện thoại + Email + Giấy phép kinh doanh + Vốn điều lệ - Lịch sử hình thành và phát triển của doanh nghiệp: trình bày nêu rõ các mốc thời gian quan trọng của doanh nghiệp: thành lập từ ngày, tháng, năm nào. Các mốc thời gian được coi là những bước ngoặt của doanh nghiệp trong thời gian hoạt động, như: mở rộng thêm cơ sở kinh doanh, đổi tên, chuyển đổi ngành nghề kinh doanh,… - Mô hình hoạt động của doanh nghiệp: trình bày cần nêu rõ sơ đồ cơ cấu tổ chức bộ máy hoạt động của doanh nghiệp. Chức năng, nhiệm vụ của từng bộ phận trong sơ đồ cơ cấu tổ chức bộ máy hoạt động của doanh nghiệp được thể hiện cụ thể như thế nào? - Liệt kê danh mục các sản phẩm hoặc dịch vụ kinh doanh chính của doanh nghiệp. Nêu đặc điểm, công dụng, tác dụng … của các sản phẩm chủ yếu đó. Sinh viên sử dụng mẫu bảng sau để liệt kê danh mục sản phẩm kinh doanh chủ yếu của doanh nghiệp và đặc điểm của các sản phẩm chủ yếu đó.

12

STT

Tên sản phẩm

Mã

Đặc điểm chính

Bảng 1.1. Danh mục sản phẩm kinh doanh chủ yếu của doanh nghiệp 1.2. Mô tả quy mô và đặc điểm của doanh nghiệp 

Bước 1: Sinh viên xác định quy mô của doanh nghiệp.

Căn cứ Nghị định số 39/2018/NĐ-CP quy định chi tiết một số điều về luật hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ, đưa ra các tiêu chí xác định doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ, doanh nghiệp vừa như sau:

Doanh nghiệp vừa LĨNH VỰC

Tổng nguồn vốn hoặc doanh thu

Nông, lâm nghiệp và thủy Nguồn vốn ≤ 100 tỷ VNĐ sản

Doanh thu ≤ 200 tỷ VNĐ

Công nghiệp và xây dựng Thương mại và dịch vụ

Nguồn vốn ≤ 100 tỷ VNĐ Doanh thu ≤ 200 tỷ VNĐ Nguồn vốn ≤ 100 tỷ VNĐ Doanh thu ≤ 300 tỷ VNĐ

Số lao động Số lao động ≤ 200 người Số lao động ≤ 200 người Số lao động ≤ 100 người

 Doanh nghiệp nhỏ LĨNH VỰC

Tổng nguồn vốn hoặc doanh thu

Nông, lâm nghiệp và thủy Nguồn vốn ≤ 20 tỷ VNĐ sản

Doanh thu ≤ 50 tỷ VNĐ

Số lao động Số lao động ≤ 100 người

13

Công nghiệp và xây dựng Thương mại và dịch vụ

Nguồn vốn ≤ 20 tỷ VNĐ Doanh thu ≤ 50 tỷ VNĐ Nguồn vốn ≤ 50 tỷ VNĐ Doanh thu ≤ 100 tỷ VNĐ

Số lao động ≤ 100 người Số lao động ≤ 50 người

 Doanh nghiệp siêu nhỏ LĨNH VỰC

Tổng nguồn vốn hoặc doanh thu

Nông, lâm nghiệp và thủy Nguồn vốn ≤ 3 tỷ VNĐ Doanh thu ≤ 3 tỷ VNĐ

sản Công nghiệp và xây dựng Thương mại và dịch vụ

Nguồn vốn ≤ 3 tỷ VNĐ Doanh thu ≤ 3 tỷ VNĐ Nguồn vốn ≤ 3 tỷ VNĐ Doanh thu ≤ 10 tỷ VNĐ

Số lao động Số lao động ≤ 10 người Số lao động ≤ 10 người

Số lao động ≤ 10 người

Bảng 1.2. Tiêu chí xác định DN siêu nhỏ, DN nhỏ, DN vừa



Bước 2: Sinh viên mô tả đặc điểm thị trường của doanh Tiêu chí xác định

DN siêu nhỏ, DN nhỏ, DN vừa nghiệp. - Mô tả các yếu tố về môi trường kinh doanh bên ngoài có ảnh hưởng đến hoạt động của doanh nghiệp (Các quy định kinh doanh của ngành, môi trường văn hóa, xã hội, kinh tế, địa lý, xã hội học…) - Mô tả khách hàng của doanh nghiệp (Những số liệu thống kê về khách hàng như độ tuổi, giới tính, thu nhập…) - Mô tả đối thủ cạnh tranh (doanh thu và thị phần hiện tại, cấu trúc giá cả, đặc điểm sản phẩm…) 1.3. Chọn những vấn đề và mục tiêu nghiên cứu dự báo  Bước 1: Xác định các vấn đề về thị trường mà doanh nghiệp đang gặp phải Căn cứ vào các thông tin đã thu thập, phân tích ở trên, sinh viên xác định các vấn đề về thị trường mà doanh nghiệp đang gặp phải:

14

+ Doanh nghiệp có vấn đề gì mà chưa khẳng định được như: Sử dụng mức giá nào để khách hàng chấp nhận mua hay sử dụng loại hình kênh phân phối nào khi tung sản phẩm mới ra thị trường hay có những nhân tố nào ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu sản phẩm của doanh nghiệp… + Đe dọa: Doanh số giảm sút; doanh số thấp; thị phần giảm; nhu cầu khách hàng thay đổi… + Hay Cơ hội: Xuất hiện cơ hội kinh doanh mới hay muốn tìm cơ hội kinh doanh mới.  Bước 2: Xác định mục tiêu nghiên cứu dự báo Trên cơ sở vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải đã tiến hành phân tích ở trên, sinh viên xác định mục tiêu nghiên cứu dự báo. Ví dụ về xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu của doanh nghiệp như sau: ( ví dụ chỉ mang tính minh họa, sinh viên cần căn cứ vào các thông tin của doanh nghiệp để xác định): - Vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải (chưa khẳng định được): Có những nhân tố nào ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bánh kẹo của công ty hữu Nghị. - Xác định mục tiêu nghiên cứu: Đo lường và nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bánh kẹo của công ty hữu Nghị.  Bước 3: Xây dựng đề bài cụ thể Dựa vào bước 2, sinh viên xây dựng đề bài cụ thể cho bài làm của mình. Từ ví dụ mẫu trên sinh viên có thể xây dựng đề bài như sau: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm bánh kẹo TIPO của công ty Hữu Nghị và dự báo mức tiêu thụ sảm phẩm bánh kẹo TIPO trên địa bàn Hà Nội trong 6 tháng đầu năm 2022.  Bước 4 xây dựng khung lý thuyết của mô hình dự báo. 1. Các cấu phần cơ bản của khung lý thuyết Một khung lý thuyết có các cấu phần chính như sau: + Nhân tố mục tiêu (biến phụ thuộc) 15

Nhân tố mục tiêu chính là nhân tố trọng tâm của vấn đề nghiên cứu. Ví dụ, nghiên cứu về Cầu hàng hóa thì nhân tố trọng tâm tác động có thể là giá bán, chất lượng hàng hóa, Thu nhập. Việc xác định nhân tố trọng tâm không khó vì đây chính là xuất phát điểm của việc lựa chọn vấn đề nghiên cứu. Trong nghiên cứu định tính, nhân tố trọng tâm thường được nghiên cứu, mô tả và phân tích dưới dạng: Các hình thái khác nhau của nhân tố: Ví dụ, trong một nghiên cứu về chữ tín giữa các đối tác kinh doanh, “chữ tín” có thể thể hiện dưới dạng lòng tin giữa các cá nhân hoặc lòng tin giữa các tổ chức. Đây là hai hình thái khác nhau của “chữ tín” trong nghiên cứu này. Tương tự, tri thức có tri thức ẩn và tri thức hiện. Nghiên cứu định tính có thể tìm hiểu và phân tích sâu các hình thái khác nhau của nhân tố ở những điều kiện khác nhau, hoặc mối quan hệ giữa các hình thái tri thức đó. Các cấu phần khác nhau của nhân tố: Nghiên cứu định tính cũng có thể cho phép phát hiện và phân tích các cấu phần khác nhau của nhân tố. Ví dụ, nghiên cứu về cam kết với tổ chức của nhân viên đã xác định sự cam kết có ba cấu phần: cam kết tình cảm, cam kết tính toán, và cam kết chuẩn mực. Tương tự, nghiên cứu về lãnh đạo khôn ngoan đã đề xuất một thành tố mới trong phẩm chất của nhà lãnh đạo: khả năng phán xét khôn ngoan. Sự thay đổi của nhân tố qua thời gian: Nghiên cứu định tính có thể mô phỏng sự phát triển của nhân tố trọng tâm. Đó có thể là sự thay đổi về chất (về hình thái, về cấu phần), hoặc đơn giản là về lượng qua các giai đoạn phát triển. Trong nghiên cứu định lượng, nhân tố trọng tâm thường được thể hiện là biến phụ thuộc (đôi khi là biến trung gian) trong mô hình. + Nhân tố tác động (biến độc lập) và các nhân tố khác Một mình nhân tố mục tiêu thường không làm nên một nghiên cứu đầy đủ, trừ khi đó là nghiên cứu về bản chất, thành phần của một nhân tố rất mới. + Mối quan hệ của các nhân tố Trong điều kiện cơ sở lý thuyết đã phát triển ở mức độ cao, khung lý thuyết có thể thể hiện rõ mối quan hệ giữa các nhân tố dưới dạng giả thuyết khoa học. Các giả thuyết này cần được kiểm định bằng dữ liệu của nghiên cứu. Ngược lại, trong điều kiện

16

một lý thuyết còn mới, chưa phát triển hoàn chỉnh, mối quan hệ giữa các nhân tố có thể chưa rõ ràng. Một số dạng quan hệ phổ biến được thể hiện trong mô hình nghiên cứu như sau: Mối quan hệ tương quan: Đây là mối quan hệ giữa cặp 2 nhân tố. Mối quan hệ tương quan có thể thuận (khi A tăng thì B tăng và ngược lại) hoặc ngược chiều (khi A tăng thì B giảm và ngược lại).Trong rất nhiều trường hợp, việc phát hiện và kiểm định được mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố cũng được coi là kết quả nghiên cứu quan trọng. Mối quan hệ nhân quả: Quan hệ nhân quả (sự thay đổi của A tác động hoặc gây nên sự thay đổi của B) là một trường hợp đặc biệt trong quan hệ tương quan. Việc phát hiện và kiểm định chắc chắn mối quan hệ nhân quả khó hơn quan hệ tương quan và đòi hỏi phải áp dụng một số kỹ thuật và thiết kế cụ thể. Suy cho cùng chúng ta đều muốn xác định các mối quan hệ nhân quả. Tuy nhiên, không phải lúc nào cũng làm được điều này trong lĩnh vực kinh tế, quản lý, và quản trị kinh doanh. Mối quan hệ điều tiết (điều kiện): Đây là mối quan hệ “tay ba”, trong đó quan hệ giữa hai nhân tố phụ thuộc vào một nhân tố thứ ba (sự thay đổi của A chỉ dẫn tới sự thay đổi của B nếu có C). Ví dụ, chiến lược xuất khẩu (A) chỉ có tác động tích cực tới hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp (B) trong môi trường thể chế minh bạch (C). Trong mối quan hệ này, nhân tố C là điều kiện để A và B thực sự có tương tác với nhau. Trong điều kiện mối quan hệ của các nhân tố đã được nghiên cứu trước xác lập rõ ràng, việc phát hiện hoặc kiểm định các điều kiện để các mối quan hệ đó tồn tại cũng là phát hiện quan trọng. 2. Hình thức thể hiện của khung lý thuyết Trong các nghiên cứu định lượng thuộc lĩnh vực kinh tế các mô hình thường được thể hiện bằng công thức toán học. Công thức toán học thực chất cũng là một hình thức mô phỏng mối quan hệ của các biến số. Trong ví dụ về nghiên cứu về mức tiêu thụ bánh kẹo (Q), mức độ hài lòng của khách hàng(X 1), giá bán sản phẩm (X2). Mô hình nghiên cứu có thể được thể hiện bằng các công thức sau: Qi = β0 + β1*X1i + β2*X2i + Ui

17

3. Các bước xây dựng khung lý thuyết Bước 1: Lựa chọn cơ sở (trường phái) lý thuyết cơ bản cho nghiên cứu Mỗi trường phái lý thuyết là một góc nhìn, và các tác giả thường phải lựa chọn cơ sở lý thuyết (trường phái lý thuyết) phù hợp cho nghiên cứu của mình. Như vậy, trước hết các nhà dự báo phải hiểu được các trường phái lý thuyết có thể giúp giải thích sự vật hiện tượng hoặc vấn đề mình quan tâm. Ví dụ, một nghiên cứu về việc doanh nghiệp siêu nhỏ đặt cửa hàng cạnh nhau ở Hà Nội có thể tham khảo các trường phái lý thuyết sau: Đối với một doanh nghiệp nhỏ, địa điểm kinh doanh là một trong những quyết định quan trọng khi mới bắt đầu. Nghiên cứu về ảnh hưởng của địa điểm lên kết quả kinh doanh đã có từ rất lâu. Trong lĩnh vực này, các quyết định về địa điểm được giải thích bởi bốn nhân tố, bao gồm Chi phí từ địa điểm, Học hỏi đối thủ, Quan hệ xã hội, và Sự chấp nhận của xã hội. Bước 2: Trọng tâm hóa câu hỏi nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết Câu hỏi nghiên cứu đề xuất ở giai đoạn ban đầu thường hoặc là khá chung (chưa xác định nhân tố tác động cụ thể) hoặc khá nhiều câu hỏi (có nhiều nhân tố tác động). Các nhà dự báo có thể lựa chọn một số câu hỏi trọng tâm phù hợp với trường phái lý thuyết chính. Đây chính là quá trình tương tác hai chiều: câu hỏi nghiên cứu ban đầu định hướng việc lựa chọn trường phái lý thuyết - việc lựa chọn trường phái lý thuyết lại giúp cụ thể và trọng tâm hóa bộ câu hỏi nghiên cứu. Bước 3: Định nghĩa rõ các nhân tố Để xây dựng được khung lý thuyết, yêu cầu đầu tiên là phải định nghĩa rõ nhân tố trọng tâm. Nhân tố được định nghĩa rõ là nhân tố có các đặc điểm sau: - Nhân tố có nội dung, phạm vi rõ ràng, cụ thể. - Nhân tố có sự khác biệt giữa các đơn vị (hoặc quan sát).. - Sự khác biệt giữa các đơn vị (quan sát) đối với từng nhân tố là có thể đo lường hoặc kiểm soát được. Bước 4: Xác định mối quan hệ giả thuyết (dựa trên luận điểm lý thuyết) của các nhân tố Dựa trên cơ sở lý thuyết, các tác giả có thể đặt giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố (đặc biệt là nhân tố tác động/điều tiết với nhân tố mục tiêu). Tùy theo sự 18

phát triển của lý thuyết và các bằng chứng từ nghiên cứu trước mà mức độ cụ thể của các quan hệ giả thuyết cũng khác nhau. Sau đó, thể hiện mối quan hệ giả thuyết giữa các nhân tố thành mô hình dự báo.

KẾT QUẢ CẦN ĐẠT ĐƯỢC Sau khi thực hành phần này, sinh viên cần đạt được kết quả: - Chọn và giới thiệu được những đặc điểm cơ bản của doanh nghiệp cần nghiên cứu như: tên, địa chỉ, logo, slogan, sứ mệnh lịch sử hình thành và phát triển, các lĩnh vực kinh doanh kinh doanh chính, mô hình hoạt động, cơ cấu tổ chức, quy mô, đặc điểm quản lý, đặc điểm công nghệ… - Mô tả quy mô của doanh nghiệp, các đặc điểm về thị trường của doanh nghiệp như môi trường kinh doanh, khách hàng và đối thủ cạnh tranh của doanh nghiệp. - Xác định được những vấn đề mà DN đang gặp phải, từ đó xác định được mục tiêu nghiên cứu dự báo. - Xây dựng được đề bài cụ thể và khung nghiên cứu. TÀI LIỆU THAM KHẢO Các tài liệu liên quan tới doanh nghiệp, như: - Các tài liệu giới thiệu về tên, địa chỉ, lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp - Văn bản tuyên bố về sứ mệnh, giá trị cốt lõi của doanh nghiệp. - Tài liệu về chức năng, nhiệm vụ của các bộ phận trong doanh nghiệp - Sơ đồ cơ cấu tổ chức của doanh nghiệp. - Tài liệu giới thiệu về các sản phẩm của doanh nghiệp.

19

NỘI DUNG 2: XÂY DỰNG KẾ HOẠCH NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MỤC ĐÍCH Rèn luyện cho sinh viên các kỹ năng: + Xây dựng kế hoạch nghiên cứu dự báo + Thiết kế công cụ nghiên cứu (phiếu điều tra) + Lập kế hoạch chọn mẫu và xác định cỡ mẫu YÊU CẦU Sinh viên thực hiện các yêu cầu của đề bài thực hành, cụ thể: Yêu cầu 7: Xác định những thông tin cần tìm (lập bảng danh mục thông tin cần tìm)? Yêu cầu 8: Nhận dạng loại thông tin và nguồn thông tin? Yêu cầu 9: Phương pháp thu thập thông tin? Yêu cầu 10: Sử dụng dạng câu hỏi và câu trả lời nào để thu thập thông tin? Sắp xếp trình tự các câu hỏi như thế nào cho hợp lý, có khả năng thu thập được thông tin tốt nhất? Yêu cầu 11: Xây dựng phiếu khảo sát nhằm thu thập dữ liệu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu? Yêu cầu 12: Sử dụng phương pháp chọn mẫu nào phù hợp nhất với nghiên cứu? Xác định cỡ mẫu khảo sát? HƯỚNG DẪN THỰC HIỆN Để tiến hành nghiên cứu đạt hiệu quả, SV cần phải lập kế hoạch nghiên cứu để hiểu rõ vấn đề cần nghiên cứu là gì, mục tiêu nghiên cứu cần đạt được và cần phải thực hiện nghiên cứu theo một trật tự nhất định. Bản kế hoạch đó bao gồm: 1. Tên gọi của cuộc nghiên cứu: là tên vắn tắt của đề tài nghiên cứu. 2. Mục đích nghiên cứu. 3. Mục tiêu nghiên cứu. 4. Phạm vi giới hạn (Không gian, địa lý, thời gian, đối tượng, vấn đề). 20

5. Xác định những thông tin cần tìm. 6. Nhận dạng loại thông tin và nguồn thông tin. 7. Mô hình nghiên cứu và Phương pháp thu thập thông tin. 8. Phương pháp chọn mẫu. 9. Thời gian hoàn thành. 2.1. Xác định loại dữ liệu và nguồn dữ liệu cần thu thập Sau khi xác định mục tiêu nghiên cứu, nhà nghiên cứu cần xây dựng danh mục nhu cầu thông tin, xác định tính ưu tiên của các thông tin và nguồn dữ liệu.

 Bước 1: Xây dựng danh mục nhu cầu thông tin - Cần phải xác định rõ chúng ta cần biết về điều gì? VD: Các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đới với sản phẩm bánh kẹo TIPO của công ty Hữu Nghị. - Điều mong muốn được biết đó có thực tế và có liên quan đến khía cạnh nào của mục tiêu nghiên cứu không? - Liệt kê danh mục thông tin cần thu thập. Sinh viên sử dụng mẫu bảng sau để liệt kê danh mục thông tin cần thu thập: STT

Tên thông tin

Mô tả cơ bản

Tính ưu tiên

Bảng 2.1. Danh mục thông tin cần thu thập của doanh nghiệp  Bước 2: Xác định các nguồn thu thập dữ liệu Sinh viên cần xác định - Thông tin đó ở dạng nào: thứ cấp hay sơ cấp? - Tìm thông tin đó ở đâu?

21

 Dữ liệu thứ cấp: Sinh viên có thể thu thập từ hai nguồn thông tin Nguồn nội bộ: Là những tài liệu, con số của chính doanh nghiệp. Muốn nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu này qua: + Hóa đơn bán hàng, hóa đơn mua hàng. + Chứng từ thanh toán + Báo cáo bán hàng, tiếp thị, sản xuất hàng ngày, hàng tháng, quý... + Báo cáo tài chính. + Thư tín, thư khiếu nại của khách hàng. + Các văn bản nội bộ. Nguồn bên ngoài bao gồm: + Các báo chí: Nhật báo, tuần báo, tạp chí, báo chuyên ngành. + Các sách nghiên cứu, sách giáo khoa. + Tài liệu của các cuộc hội thảo, báo cáo chuyên đề. + Các thông tin về đối thủ qua báo chí, truyền hình, quảng cáo, tài liệu

in

ấn do doanh nghiệp đối thủ ấn hành. + Tài liệu trên mạng Internet. + Tài liệu trên các CD-Rom. + Các tài liệu có được do tình báo tiếp thị. + Các luận án, luận văn, báo cáo thực tập của các sinh viên tại các xí nghiệp. + Các nghiên cứu cơ bản và số liệu của cơ quan chính phủ như Tổng cục Thống Kê, Cục Thống Kê, các Bộ, Sở, các trung tâm thông tin của các Tòa Đại sứ, các cơ quan và các thư viện. Dữ liệu sơ cấp: là những dữ liệu chưa có ai thu thập. Sinh viên tự thực hiện các cuộc điều tra khảo sát để thu thập. 2.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu 2.2.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu Xây dựng mô hình n g h i ê n c ứ u hay còn gọi là thiết kế nghiên cứu là việc xác định cụ thể các phương pháp, thủ tục để thu thập các thông tin cần thiết nhằm phát hiện hoặc giải quyết các vấn đề nghiên cứu. Chính mô hình nghiên cứu sẽ quy định loại 22

thông tin nào cần thu thập, thu thập từ nguồn nào và phương pháp thu thập thông tin đó. Mô hình nghiên cứu có ý nghĩa như một chiếc cầu nối giữa các mục tiêu nghiên cứu và việc thực hiện các mục tiêu đó. Có ba dạng mô hình nghiên cứu cơ bản, đó là: mô hình nghiên cứu khám phá, mô hình nghiên cứu mô tả và mô hình nghiên cứu nhân quả. Tùy vào từng dạng mô hình mà có các kiểu dữ liệu cũng như kỹ thuật thu thập dữ liệu khác nhau. + Thiết kế nghiên cứu khám phá mục đích nhằm phát hiện sơ bộ vấn đề nghiên cứu, xác định chính xác hơn các vấn đề, hiệu quả trong việc thiết lập các giả thuyết nghiên cứu (nhờ việc nhận diện các biến số liên hệ) hay nhà nghiên cứu cần thêm thông tin để thiết kế bảng câu hỏi. Kết quả của cuộc nghiên cứu khám phá thường được các nhà quản trị marketing sử dụng nhiều nhất, đặc biệt là trong các trường hợp cần ra quyết định nhanh. Các phương pháp thu thâp dữ liệu thường được dùng gồm hai nhóm chính: nghiên cứu khám phá thông qua dữ liệu thứ cấp (nghiên cứu tại bàn) và nghiên cứu khám phá qua dữ liệu sơ cấp (phỏng vấn chuyên gia, thảo luận nhóm, thảo luận tay đôi…) + Mô hình nghiên cứu mô tả nhằm mục đích mô tả thị trường, mô tả chân dung khách hàng (như giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân..) và đánh giá, mô tả mối quan hệ giữa các biến số mà không đòi hỏi phải chứng minh có sự liên quan nào giữa các yếu tố đó hay không. Tuy nhiên, đó là cơ sở để ta tiến hành những kiểm định về mối liên hệ giữa các biến đó. Ví dụ kết quả nghiên cứu định lượng cho ta thấy có mối liên hệ giữa trình độ học vấn và thu nhập, hay chi phí quảng cáo và doanh số bán hàng. Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là nghiên cứu tại hiện trường hay nghiên cứu định lượng thông qua công cụ phỏng vấn là bảng câu hỏi. Bằng các kỹ thuật phỏng vấn như phỏng vấn trực tiếp; phỏng vấn qua điện thoại, qua thư tín và thư điện tử. + Mô hình nghiên cứu nhân quả nhằm mục đích tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa các biến của thị trường. Các biến trong mô hình thực nghiệm bao gồm biến độc lập, biến phụ thuộc và biến ngoại lai. Biến độc lập là các biến mà nhà nghiên cứu muốn 23

tìm hiểu tác động của nó đối với biến phụ thuộc. Biến ngoại lai là các biến ảnh hưởng tới quá trình thực nghiệm mà nhà nghiên cứu khó nhận biết hoặc khó kiểm soát nó. Ví dụ khi tiến hành thử nghiệm về chương trình huấn luyện nhân viên bán hàng tác động đến doanh thu bán hàng của hai khu vực Hà Nội và Tp Hồ Chí Minh. Trong mô hình này, chương trình huấn luyện là biến độc lập, doanh thu bán hàng là biến phụ thuộc. Khi tiến hành thực nghiệm, đối thủ cạnh tranh của chúng ta thực hiện tăng giá nên các khách hàng chuyển qua mua sản phẩm của công ty nhiều hơn nên có làm doanh thu của công ty tăng lên. Vậy việc tăng giá của đối thủ cạnh tranh chính là biến ngoại lai ảnh hưởng tới kết quả thực nghiệm. 2.2.2 Xác định phương pháp thu thập dữ liệu Căn cứ vào mô hình nghiên cứu đã xây dựng ở trên, sinh viên xác định phương pháp thu thập thông tin phù hợp:  Phương pháp thu thập thông tin thứ cấp: Phương pháp này dựa trên nguồn thông tin thu thập được từ những tài liệu có sẵn để xây dựng mô hình lý thuyết. Ví dụ: Để đo lường và nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu điện thoại. Người ta dựa vào việc thu thập thông tin thứ cấp từ tạp chí chuyên ngành để xây dựng cơ sở luận cứ, nhận diện.

 Phương pháp thu thập thông tin sơ cấp: Căn cứ thông tin sơ cấp cần thu thập, sinh viên xác định phương pháp thu thập thông tin sơ cấp phù hợp. Có thể chọn: - Quan sát là phương pháp nghiên cứu dựa trên sự theo dõi bằng mắt hoặc theo dõi với sự trợ giúp của thiết bị những hành vi của đối tượng nghiên cứu mà không dùng câu hỏi. Ví dụ như quan sát hành vi mua sắm của khách hàng trong siêu thị, hành vi của hành khách trong sân bay. Quan sát là một phương pháp nghiên cứu có tính chất định lượng, nhưng không cho biết những thông tin về động cơ, cảm xúc, thái độ, đánh giá, niềm tin, ý định tương lai của đối tượng. - Thảo luận nhóm trọng điểm là phương pháp nghiên cứu trong đó nhà nghiên cứu mời một nhóm khách hàng chọn lọc (trọng điểm) từ 4 đến 10 người đến dự thảo luận với một chủ đề định trước, dưới sự dẫn dắt của một người trợ giúp thảo luận. Các thảo luận sẽ được ghi chép lại, ghi âm hoặc ghi hình để phân tích. 24

- Điều tra là phương pháp nghiên cứu dựa trên những tiếp xúc một đối một với từng đối tượng nghiên cứu để thu thập ý kiến của đối tượng. Kích thước mẫu điều tra thường là từ vài chục đến vài trăm. Công cụ hay sử dụng là một bản câu hỏi hay còn gọi là phiếu điều tra, hay phiếu thăm dò ý kiến. Phương pháp tiếp xúc phỏng vấn có thể là phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, điều tra qua thư, hoặc điều tra qua Internet. Đây là phương pháp nghiên cứu định lượng và được sử dụng phổ biến nhất hiện nay trong các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp. - Nghiên cứu thử nghiệm là phương pháp nghiên cứu dựa trên việc tiến hành những hoạt động marketing trong bối cảnh phòng thí nghiệm hoặc trên thực địa, rồi đo lường phản ứng của khách hàng trước các hoạt động đó. Ví dụ, tăng cường quảng cáo tại một số khu vực, trong khi không quảng cáo tại những khu vực khác nhằm nghiên cứu tác động của quảng cáo tới doanh thu. 2.3 Tiến trình thiết kế biểu mẫu thu thập số liệu Để thiết kế biểu mẫu thu thập số liệu (bảng câu hỏi), SV thực hiện theo quy trình 8 bước sau đây: -

Bước 1: Xác định các dữ liệu cần thu thập.

-

Bước 2: Xác định quy trình phỏng vấn

-

Bước 3: Đánh giá nội dung câu hỏi.

-

Bước 4: Quyết định về dạng câu hỏi và câu trả lời.

-

Bước 5: Xác định cách dùng từ trong câu hỏi.

-

Bước 6: Xác định cấu trúc câu hỏi.

-

Bước 7: Quyết định về chất liệu và hình thức bản câu hỏi.

-

Bước 8: Thử nghiệm trước, sửa sai và viết nháp.

 Bước 1: Xác định các dữ liệu cần thu thập Bước đầu tiên là phải xác định được xem cuộc nghiên cứu cần thu thập những thông tin nào, những gì cần phải khảo sát, đo lường. Trong nghiên cứu thị trường, người ta thường cần thông tin về nhu cầu sản phẩm, thị phần hiện tại và thị trường tiềm năng. 25

 Bước 2: Xác định cách thức phỏng vấn Các loại phỏng vấn có thể khác nhau về hình thức tiếp cận như phỏng vấn trực tiếp, qua điện thoại và qua thư tín. Mỗi loại đòi hỏi có các hình thức bằng câu hỏi khác nhau. Ta cần xác định 2 yếu tố then chốt loại thông tin và người được phỏng vấn: - Loại thông tin cần thu thập: thuộc về cá nhân hay tập thể, có liên hệ đến các thông tin cần giữ bí mật hay không, có đi quá sâu vào đời sống cá nhân hay không, có cần bằng chứng hay chỉ dựa vào cảm tính và trí nhớ…? - Người được phỏng vấn: + Có quan hệ thân thuộc với vấn viên hay có thân nhân làm trong ngành nghiên cứu hay quảng cáo hay không (thường phải loại bỏ vì tránh sự chủ quan hay rò rỉ thông tin ) + Có trình độ học vấn cao hay thấp + Có am tường về khoa học kỹ thuật hay không + Có kinh nghiệm về tiêu dùng hay không + Có thời gian rỗi rảnh để trả lời phỏng vấn hay không.

 Bước 3: Đánh giá nội dung câu hỏi Nội dung các câu hỏi thường xoay quanh việc thu thập thông tin về : - Các sự kiện thực tế - Kiến thức của đối tượng được hỏi - Ý kiến thái độ của người đó - Một số dữ liệu căn bản về cá nhân đối tượng để dễ dàng phân loại, thông tin liên lạc và tìm kiếm những biến số liên quan. Khi viết bản câu hỏi, người viết phải đặt địa vị của mình là người đáp để xem xét : - Người được hỏi có hiểu được câu hỏi không? - Người đó có nắm được thông tin ta hỏi hay không? - Người đó có muốn nói ra thông tin đó hay không? Liệu có lý do gì khiến họ ngần ngại nói ra hay sẽ buộc phải nói không đúng sự thật.

26

Muốn cho câu hỏi có thể hiểu được, sinh viên cần loại bỏ những câu hàm hồ, tối nghĩa, xa lạ hoặc có nhiều từ kỹ thuật không phổ cập. Tuyệt đối tránh những từ hoặc câu có hai hoặc nhiều nghĩa. Không sử dụng chữ nghĩa theo địa phương hay dân tộc nơi nghiên cứu. Khi dịch một bảng câu hỏi tiếng nước ngoài sang tiếng Việt phải dịch theo nghĩa câu chứ không phải là dịch từng chữ. Có 2 lý do khiến người được phỏng vấn không thể trả lời chính xác: Vì họ thiếu kiến thức hoặc vì có những sự kiện quá lâu khiến họ không nhớ được dẫn đến nhớ sai hoặc có thể phóng đại sự kiện. Muốn có câu trả lời đúng từ đáp viên, người hỏi phải chia câu hỏi thành nhiều câu nhỏ theo các khoảng thời gian một, đồng thời dựa vào sự kiện đáng ghi nhớ nào đó để giúp đáp viên nhớ lại từ từ. Cần lưu ý tránh những câu hỏi không cần thiết về những vấn đề liên quan đến đời tư, bí mật nghề nghiệp, bí quyết kinh doanh, thu nhập hay những dữ liệu đòi hỏi người đáp phải quá cố gắng, hay chiếm quá nhiều thời gian để đáp được về tên sản phẩm, ngày mua hàng, giá đã mua, mẫu mã, kích cỡ hàng... Người ta có thể cố tình trả lời không chính xác vì uy tín cá nhân (giữ thể diện) hoặc do không tin tưởng vào người hỏi và cuộc nghiên cứu.

 Bước 4: Quyết định về dạng câu hỏi Có 2 loại câu hỏi: câu hỏi mở vả câu hỏi đóng. Câu hỏi mở Là câu hỏi không dự liệu sẵn những câu trả lời, thường vì không thể hiện tiên liệu trước hoặc muốn để cho người đáp tham gia đóng góp ý kiến. Có 3 loại

câu hỏi

mở:

 Câu hỏi mở -Trả lời tự do Có ưu điểm là có thể thu thập được những thông tin bất ngờ, giúp cho người đáp bộc lộ rõ hơn quan điểm thật của mình và có thể làm cho họ hứng thú hơn khi có dịp nói ra những gì chất chứa bấy lâu, cũng như làm giảm được sự miễn cưỡng trả lời hoăc cảm giác nhàm chán khi bị phỏng vấn. 27

Tuy nhiên khuyết điểm mắc phải là: + Có thể tạo ra quan điểm quá cực đoan (quá khen hay quá chê). + Khi phát biểu tự do dễ lạc đề, vấn viên khó ghi chép đầy đủ, chính xác và

mã hóa đúng. + Vấn viên có thể được ghi theo ý mình nên gây ra sự thiên lệch, đoán

hoặc loại bỏ những điều vấn viên không coi là quan trọng. + Khâu xử lý thông tin khá mất thời gian vì phải lập mã số, lập bảng, phân tích sắp xếp những thông tin không dự liệu trước. + Đối với bảng tự viết, người ta thường có khuynh hướng ngại viết hơn nói nên kết quả không cao. + Câu hỏi mở với sự trả lời tự do dễ dẫn tới cuộc nói chuyện phiếm dông dài, khá mất thì giờ.

 Câu hỏi mở có tính cách thăm dò Vấn viên sẽ theo sự trả lời của đáp viên để hỏi tiếp. Ưu điểm là gợi thêm thông tin cho câu hỏi chính, làm cho câu hỏi chính hoàn chỉnh hơn. Khuyết điểm cũng giống như câu hỏi mở trả lời tự do, nhiều trường hợp nhà nghiên cứu phải phân tích sâu và để ý từng chi tiết nhỏ của các câu trả lời.

 Câu hỏi mở áp dụng kỹ thuật phỏng chiếu Ví dụ: câu trả lời thêm đầu thêm đuôi - Điều tôi ghét nhất đối với bia Tiger là------------------------------- Trong các quảng cáo của Coca Cola, tôi thích nhất là--------------------------Câu hỏi đóng Là câu hỏi có đưa ra câu trả lời sẵn có sử dụng các thang điểm hay hình thức sau: + Có 2 câu trả lời trái nghịch Ví dụ: Có / Không, Đúng / Sai. + Có nhiều câu trả lời Ví dụ: Trong nhà của bạn đã có bao nhiêu sản phẩm của Philips: Máy giặt 28

Bàn ủi Máy sấy tóc TV Cassette Cạo râu máy. + Phân theo thứ tự cấp bậc + Sử dụng các loại thang như Likert, Stapel, thang hình ảnh, thang có tổng không đổi... Sinh viên sử dụng các loại thang đo lường sau: + Thang đo danh nghĩa (còn gọi là định danh hoặc thang đo phân loại) Thang biểu danh là thang đơn giản nhất để đo lường các đặc điểm thuộc tính, phân biệt sự vật hay hiện tượng này với các đối tượng khác. Các mã số được gán cho các thuộc tính chỉ mang tính chất phân loại, không bao gồm sự so sánh hơn kém. Ví dụ, khách hàng được phân loại theo đặc điểm giới tính: nam ký hiệu là 1; nữ ký hiệu là 2. Thái độ với một sản phẩm :Thích, không thích hoặc không ý kiến + Thang đo thứ tự Thang xếp hạng dùng để so sánh và được xếp đặt theo các cấp độ từ thấp đến cao hay ngược lại. Là loại thang cung cấp mối quan hệ thứ tự hơn kém giữa các sự vật hay hiện tượng được đo lường nhưng ta không biết được khoảng cách giữa chúng. - Thang đo thứ tự dùng để xếp hạng các đồ vật hay hiện tượng theo một thứ tự nhất định với sự so sánh định tính, không cho biết dữ liệu định lượng. Ví dụ:  Xếp hạng Top ten hàng tiêu dùng Việt Nam tùy theo số lượng thư khách hàng bình bầu nhiều hay ít từ hạng nhất đến hạng mười (không nói rõ hạng nào được bao nhiêu thư).  Xếp thứ tự mức độ quan tâm của khách hàng với một nhãn hiệu theo 3 mức độ: quan tâm nhất, quan tâm thứ 2, quan tâm thứ 3. Ta biết “quan tâm nhất” là hơn “quan tâm 29

thứ 2” nhưng không đo lường được khoảng cách giữa hai cấp độ đó là bao nhiêu. - Thang đo thứ tự được sử dụng để đo lường thái độ, sở thích của đối tượng nghiên cứu, ngoài ra nó còn được dùng để đo lường các đặc điểm về số lượng. Ví dụ như độ tuổi, mức thu nhập, mức doanh thu…Với thang đo thứ bậc, thước đo độ tập trung là mode và trung vị, trong đó trung vị có ý nghĩa nhiều hơn. Ví dụ: Vui lòng cho biết thu nhập của anh/chị hàng tháng là bao nhiêu? Dưới 3 triệu

1

Từ 3-5 triệu

2

Trên 5 triệu

3

+ Thang khoảng cách Thang đo khoảng cách dùng cho việc đo lường các đặc điểm số lượng hoặc thuộc tính của một hiện tượng, là thang thứ tự nhưng ở bậc cao hơn là khoảng cách giữa các trả lời bằng nhau. Điểm “không” trong thang đo này là tùy ý (ví dụ trong thang đo nhiệt độ thì độ C, độ K, độ F có định nghĩa điểm 0 hoàn toàn khác nhau). Các phép thống kê được sử dụng cho thang đo này là mode, trung vị, trung bình cộng trong đó trung bình cộng có nhiều thông tin nhất. Loại thang điển hình trong thang đo khoảng là thang Likert, thang mang tên của nhà tâm lý quản trị Likert, R.A(1932) khi ông sử dụng dạng thang đo này để đo lường về thái độ. Thang Likert được dùng để đo lường một tập hợp các phát biểu về thái độ được đưa ra và người trả lời sẽ chọn một trong các trả lời đó theo các mức độ từ thấp đến cao hoặc ngược lại. Ví dụ. Sau đây là những phát biểu liên quan đến chất lượng dịch vụ đào tạo của trường ĐH Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp. Xin bạn vui lòng cho biết ý kiến của bạn bằng cách cho điểm số tương tứng là : 1= “Hoàn toàn không đông ý”, 2 = “Tương đối không đồng ý, 3 = “Trung lập”, 4 = “Tương đối đồng ý”, 5 = “Hoàn toàn đồng ý”

30

Hoàn

Tương

toàn

đối

Hoàn Trung Tương không không toàn lập đối đồng đồng ý đồng ý đồng ý ý Chương trình đào tạo của nhà trường phù hợp 1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Giảng viên có kiến thức sâu về môn học đảm 1

2

3

4

5

Cách đánh giá và cho điểm sinh viên công bằng 1

2

3

4

5

Quy mô lớp học hợp lý cho việc tiếp thu môn 1

2

3

4

5

tốt với thực tiễn Nội dung các môn học được cập nhật, đổi mới, đáp ứng tốt yêu cầu đào tạo Phương pháp giảng dạy của giảng viên phù hợp với yêu cầu của môn học

trách

học

+ Thang tỷ lệ Thang đo tỷ lệ là loại thang đo dùng cho các đặc tính số lượng. Thang đo tỷ lệ có đầy đủ các đặc tính của thang đo khoảng tức là có thể áp dụng các phép cộng trừ. Tuy nhiên, thang này có giá trị số 0 là trị số thật cho phép lấy tỷ lệ so sánh giữa hai giá trị thu thập được. Ví dụ khách hàng A chi số tiền là 2 triệu đồng/tháng cho việc mua sắm tại siêu thị, khách hàng B chi hết 1 triệu đồng. Vậy A chi tiêu gấp đôi B. Giả sử, có tháng cả A và B không đi siêu thị, thì số tiền mua sắm sẽ bằng 0. Số 0 ở đây là con số thật vì A và B đều không mua gì tại siêu thị.

31

Thang tỷ lệ là loại thang đo lường cho phép đánh giá và so sánh các sự vật và hiện tượng một cách tuyệt đối, cung cấp thông tin định lượng một cách đầy đủ nhất và được áp dụng trong phạm vi rộng lớn. Các tính toán đo lường khuynh hướng trung tâm được áp dụng là mode, trung vị, trung bình cộng trong đó trung bình cộng có ý nghĩa nhất. Còn xu hướng phân tán được đo bằng độ lệch chuẩn và phương sai. Ví dụ 1: Tuổi của anh/chị là: ……………tuổi Ví dụ 2: Thu nhập trung bình hàng tháng của anh/chị

là: ……….

đồng

Ví dụ 3: Đầu tư của doanh nghiệp vào các hạng mục sau đây là bao nhiêu phần trăm trong tổng vốn đầu tư Hạng mục

Tỷ lệ (%)

Bất động sản Chứng khoán Khai thác và chế biến lâm sản Khác(xin ghi rõ) TỔNG

100%

 Sau đây là một số câu hỏi mẫu có thể tham khảo để xây dựng bảng câu hỏi. Lưu ý nên sử dụng nhiều loại thang để bảng câu hỏi được phong phú hơn. Câu hỏi xoay quanh những chữ What (mua gì, thích gì, cần gì?), How (mua thế nào), Where (mua ở đâu), Why (tại sao mua, tại sao không mua), When (khi nào mua, bao lâu mua một lần). Ví dụ: Một số thông tin cần tìm và một số mẫu câu hỏi 1-

Xác định đối tượng

Bạn có biết về dòng sản phẩm bánh TIPO của công ty Hữu Nghị không?  Có 32

 Không

- Xác định nhãn hiệu đang dùng

2

Bạn từng sử dụng loại nào trong dòng sản phẩm bánh TIPO?  Tipo bánh kem xốp phô mai  Tipo bánh trứng kem sữa  Tipo bánh trứng nướng   Tipo layer cake  Tipo miniroll cake  Tipo cookies

- Xác định mức trung thành với nhãn hiệu

3

Đối với nhãn hiệu bánh TIPO – Hữu Nghị bạn đang dùng thì bạn là người 

Luôn luôn trung thành



Trước đây có dùng, nay đổi sang



Không bao giờ dùng



Mới dùng lần đầu

4

- Xác định nơi mua hàng

Bạn thường mua các dòng sản phẩm TIPO ở đâu?  Gian hàng chính hãng  Siêu thị  Tiệm tạp hóa  Cửa hàng quen  Lựa chọn khác (ghi rõ):..................................... 5

- Xác định mối quan tâm Bạn quan tâm đến yếu tố nào nhất khi sử dụng sản phẩm bánh TIPO- Hữu Nghị?( đánh

số theo thứ tự từ 1: không quan trọng đến 5 :quan trọng nhất) ….. Giá thành ….. Hương vị 33

….. Bao bì ….. Nơi bán ….. Thương hiệu 6

- Các đặc điểm của sản phẩm mà khách hàng ưa chuộng

Khối lượng tịnh hộp bánh TIPO bao nhiêu thì thích hợp nhất? Hình dáng mẫu mã thấy thế nào? 7

- Các tác dụng của quảng cáo, khuyến mãi

Do đâu mà bạn biết đến sản phẩm của chúng tôi? ------------------------------------Bạn có xem quảng cáo gần đây của chúng tôi trên TV không? Bạn thấy thế nào? 8

- Thăm dò ý định mua hàng

Nếu có một máy tính cá nhân do Việt Nam sản xuất giá 500 USD/ cái, bạn có ý định mua ngay không?

 Bước 5: Xác định cách dùng từ của câu hỏi 

Từ ngữ được sử dụng để hỏi cần thông dụng dễ hiểu. Các hành văn đơn giản và đảm bảo đáp viên có thể hiểu đúng câu hỏi. Tránh dùng

những tiếng lóng (Ví dụ như “bá cháy”, “hết sẩy”) hoặc tránh những từ kỹ thuật quá sâu đối với những đối tượng là đại chúng. (Ví dụ: bạn có biết phân biệt cấp độ nhớt theo API không?). Hoặc những từ marketing hàn lâm (Ví dụ: bạn phân khúc thị trường ra sao?). Không nên dùng câu quá dài và tránh câu dịch nghĩa quá xa lạ, quá “tây“ hay có thể hiểu lầm. 

Từ ngữ càng rõ ràng và cụ thể càng tốt, không quá chung chung. Ví dụ câu hỏi

bạn đang sử dụng xe gì? Câu hỏi đây muốn nói về loại xe (2 bánh, 3 bánh, 4 bánh) hay nhãn hiệu xe, đời xe, kiểu dáng xe. Chú ý các chữ: loại (kind, type), thường (regularly, usually, frequently), hoặc nhu cầu (needs, wants, demands) có các mức độ ý nghĩa khác nhau. Khi cần thiết phải tra cứu từ điển tiếng Việt để biết rõ: (Ví dụ như chữ “đường sá“ hay “ đường xá“ ?) và xác định rõ: -

Nghĩa của từ muốn thông đạt. 34

-

Nghĩa trong ngữ cảnh và nghĩa thứ hai, thứ ba của một chữ, nghĩa theo cách phát âm của địa phương.

-

Cần chọn xem có từ nào đơn giản hơn không.

 Tránh câu hỏi điệp ý hoặc ghép 2 ý khác nhau vào một câu. Ví dụ: “Bạn có

đồng ý rằng kem Walls thơm ngon không?”. Thơm và ngon là 2 phạm trù khác nhau, có thể vừa thơm, vừa ngon và thơm nhưng không ngon hoặc ngon mà không thơm. Cần phải tách làm 2 câu hỏi.  Tránh câu hỏi “mớm ý” làm người đáp bị thiên lệch. Ví dụ “Bạn có thấy

kem Wall rất ngon không?”  Tránh sự ước lượng hay phỏng đoán quá co giãn.

Ví dụ:”Bạn có biết thời lượng xem TV trong năm qua”. Người đáp không tài nào nhớ chính xác được, phải cụ thể 1 tuần, 1 ngày cụ thể nào đó. Muốn gợi nhớ đúng, người hỏi phải chia câu hỏi thành nhiều câu nhỏ theo các khoảng thời gian một, đồng thời dựa vào sự kiện đáng ghi nhớ nào đó để giúp đáp viên nhớ lại từ từ.

 Bước 6: Xác định cấu trúc bảng câu hỏi Là việc sắp đặt trình tự các câu hỏi thế nào cho hợp lý, tạo hứng thú cho người trả lời và có khả năng thu thập được thông tin tốt nhất. Thông thường, bảng câu hỏi được sắp xếp theo “Nguyên tắc cấu trúc kiểu lọ cắm hoa” - Các câu hỏi mở đầu. - Các câu hỏi định tính - Các câu hỏi hâm nóng - Các câu hỏi đặc thù - Các câu hỏi về nhân khẩu (chi tiết cá nhân)  Các câu hỏi mở đầu: cần được chọn lựa cẩn thận những câu tương đối dễ trả lời và

gây cảm tình, thiện cảm. Chú ý tránh những câu có thể được hiểu là quá tò mò về cá nhân. 35

 Các câu hỏi định tính dùng để xác định xem người được hỏi có đúng là đối tượng

ta muốn phỏng vấn hay không? Và họ có khả năng cung cấp thông tin hay không?  Các câu hâm nóng làm thế nào để họ nhớ lại hoặc suy nghĩ trực tiếp về vấn đề nào

đó.  Các câu hỏi đặc thù đặt trọng tâm vào cảm xúc, thái độ hay moi được những thông

tin cần biết.  Các câu hỏi về nhân khẩu học là những câu hỏi chi tiết cá nhân đáp viên về tên

tuổi, giới tính, địa chỉ, thu nhập, nghề nghiệp, số điện thoại... dùng để phân khúc đối tượng được phỏng vấn và kiểm tra lại khi cần thiết. Cuối bản nên có chỗ ghi tên người phỏng vấn, ngày phỏng vấn và nơi phỏng vấn. Cấu trúc của bản câu hỏi gồm có ba phần: phần giới thiệu, phần thân và phần thông tin cá nhân. Phần giới thiệu cần phải nêu được những điểm căn bản sau: (1) Danh tính của người nghiên cứu và chương trình nghiên cứu. (2) Lý do tiến hành nghiên cứu. (3) Khẳng định trả lời của người được hỏi là rất quan trọng. (4) Khẳng định tính bí mật của thông tin sắp được cung cấp. Ví dụ: Phần thân của bảng câu hỏi chứa hầu hết những câu hỏi được tổ chức theo từng chủ đề, bám sát mục tiêu nghiên cứu, nhu cầu thông tin đã đặt ra. Thường nó được bắt đầu bằng những câu hỏi dễ trả lời trước, rồi tiến dần tới những câu hỏi khó hơn, sau đó có thể lại bắt đầu một chu kỳ mới với những câu dễ trả lời. Những câu hỏi tổng quan nên được hỏi trước, cụ thể sau. Những vấn đề nhạy cảm, tế nhị nên được hỏi sau cùng. Các thông tin thường được đề cập là: (1) Đặc điểm sử dụng sản phẩm. (2) Đặc điểm mua sắm. (3) Đánh giá. (4) Niềm tin và thái độ. (5) Ý định mua sắm tương lai. (6) Các ý kiến quan điểm của người tiêu dùng. 36

Đa số các câu hỏi là câu hỏi đóng nhằm tạo điều kiện cho việc xử lý thống kê. Phần thông tin cá nhân của bảng câu hỏi thường chứa các đặc điểm cá nhân, nhân khẩu của người được hỏi để tạo điều kiện phân khúc thị trường, tìm kiếm tương quan giữa những đặc điểm này với những biến khác. Cảm giác chung của những người được hỏi khi tới phần này là nhàm chán khi họ đã bị hỏi nhiều lần như thế. Phần này cũng thường chứa một vài câu hỏi mở để người được hỏi tự do bày tỏ ý kiến, cảm nghĩ, đề xuất. Trong một số trường hợp, do yêu cầu phải sàng lọc đối tượng, phần này được đặt ở trên đầu. Sinh viên cần chú ý những điểm sau trong khi xây dựng một câu hỏi: (1) Tập trung vào vấn đề ta muốn biết, không lan man; (2) Từ ngữ đơn giản, câu hỏi ngắn gọn; (3) Tránh việc dùng cấu trúc, từ ngữ gợi ý hoặc áp đặt cách trả lời; (4) Các con số, những phương án đặt ra trong câu hỏi phải tỏ ra cụ thể và hợp lý, phù hợp với đặc điểm sử dụng, mua sắm sản phẩm của đối tượng.

 Bước 7: Xác định chất liệu và hình thức bảng câu hỏi Nhà nghiên cứu cần chú trọng hình thức bên ngoài của bản câu hỏi: - Chất lượng giấy, chất lượng in. - Cách trình bày, tính mỹ thuật, màu sắc - Chừa đủ khoảng trống để trả lời - Ngắn gọn, có đóng tập nếu khá dài - Có những chỉ dẫn cụ thể cho vấn viên dễ phỏng vấn, chuẩn bị thêm showcard nếu

cần thiết Không thể xem thường những điều kể trên vì chúng quyết định một phần đối với những phản ứng thuận lợi hay tiêu cực của người trả lời.  Bước 8: Thử nghiệm trước - Sửa chữa - Viết nháp. - Thử nghiệm trước bằng cách phỏng vấn thử hoặc cho người khác làm thử để xem họ

có hiểu không, có thắc mắc gì không? - Cần xem lại, sửa chữa, thêm bớt câu chữ.

37

Lưu ý: Nên tránh bản câu hỏi quá dài, phỏng vấn người tiêu dùng một cách đại trà (chỉ nên gói gọn trong khoảng 10-15 câu). - Viết nháp lần cuối.

2.4. Lập kế hoạch chọn mẫu và xác định cỡ mẫu Mẫu là tập hợp nhỏ những phần tử lấy ra từ một tổng thể lớn, người ta sẽ nghiên cứu những mẫu đó để tìm ra các đặc trưng của mẫu. Các đặc trưng mẫu được sử dụng để suy rộng ra các đặc trưng chung của tổng thể do nó làm đại diện. Sinh viên chọn mẫu theo quy trình sau: Bước 1. Xác định tổng thể nghiên cứu Tổng thể là toàn thể đối tượng nghiên cứu, còn gọi là tổng thể mục tiêu. Ví dụ: Nghiên cứu khách hàng mục tiêu về thị hiếu, về nhu cầu tiêu dùng của họ…Tổng thể của nhà thống kê có thể là vô hạn, khó xác định vì rất trừu tượng, nhưng tổng thể của nhà tiếp thị là hữu hạn, mang tính chất cụ thể và bình thường (số hộ gia đình, số cửa hàng của một khu vực, số sinh viên đại học của một vùng ). Bước 2. Xác định khung chọn mẫu Sinh viên cần phải qui định một bộ khung hữu hạn của tổng thể muốn nghiên cứu, tức là nói rõ ra phạm vi lựa chọn các đối tượng mục tiêu. Ví dụ: muốn chọn một mẫu gồm 100 bà nội trợ cư ngụ trong phường Bến Thành, ta phải xin UBND phường cung cấp cho danh sách các hộ trong địa bàn phường, danh sách đó chính là khung tổng thể. Bước 3. Lựa chọn phương pháp lấy mẫu xác suất hay phi xác suất Sinh viên có thể chọn 1 trong 2 phương pháp lấy mẫu sau: Chọn mẫu theo xác suất và chọn mẫu phi xác suất. + Chọn mẫu theo xác suất là phương pháp chọn mẫu mà khả năng được chọn vào tổng thể mẫu của tất cả các đơn vị của tổng thể đều như nhau. Là phương pháp tốt nhất có thể chọn ra một mẫu có khả năng đại biểu cho tổng thể vì mẫu xác suất giúp đo lường chính xác sai số chọn mẫu bằng toán thống kê. 38

Tuy nhiên khó áp dụng phương pháp này khi không xác định được danh sách cụ thể của tổng thể chung (ví dụ nghiên cứu trên tổng thể tiềm ẩn), tốn kém về thời gian, chi phí nhân lực cho việc thu thập dữ liệu khi đối tượng phân tán trên địa bàn cách xa nhau. Các phương pháp chọn mẫu theo xác suất + Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản Trước tiên lập danh sách các đơn vị của tổng thể chung theo một trật tự nào đó: lập theo vần của tên, hoặc theo quy mô, hoặc theo địa chỉ…, sau đó đánh số thứ tự các đơn vị trong danh sách; rồi rút thăm, quay số, dùng bảng số ngẫu nhiên, hoặc dùng máy tính để chọn ra từng đơn vị trong tổng thể chung vào mẫu. + Phương pháp chọn mẫu có hệ thống chọn mẫu theo một khoảng cách nào đó đã được định sẵn, cách nhau một hằng số k. Trước tiên lập danh sách các đơn vị của tổng thể chung theo một trật tự quy ước nào đó, sau đó đánh số thứ tự các đơn vị trong danh sách. Chọn ngẫu nhiên 1 đơn vị trong danh sách; sau đó cứ cách đều k đơn vị lại chọn ra 1 đơn vị vào mẫu,…cứ như thế cho đến khi chọn đủ số đơn vị của mẫu. Ví dụ: Nhà nghiên cứu cần chọn 2000 hộ gia đình để nghiên cứu về chi tiêu của hộ. Dựa vào danh sách tại 1 thành phố, ta có danh sách theo thứ tự vần của tên chủ hộ, bao gồm 240.000 hộ. Ta muốn chọn ra một mẫu có 2000 hộ. Vậy khoảng cách chọn là : k= 240000/2000 = 120, có nghĩa là cứ cách 120 hộ thì ta chọn một hộ vào mẫu. + Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên có phân tổ (phân tầng, phân cấp) Trước tiên phân chia tổng thể thành các tổ theo 1 tiêu thức hay nhiều tiêu thức có liên quan đến mục đích nghiên cứu (như phân tổ các DN theo vùng, theo khu vực, theo loại hình, theo quy mô,…). Sau đó trong từng tổ, dùng cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hay chọn mẫu hệ thống để chọn ra các đơn vị mẫu. Ví dụ 1: Một toà soạn báo muốn tiến hành nghiên cứu trên một mẫu 1000 doanh nghiệp trên cả nước về sự quan tâm của họ đối với tờ báo nhằm tiếp thị việc đưa thông tin quảng cáo trên báo. Toà soạn có thể căn cứ vào các tiêu thức: vùng địa lý (miền 39

Bắc, miền Trung, miền Nam), hình thức sở hữu (quốc doanh, ngoài quốc doanh, công ty 100% vốn nước ngoài,…) để quyết định cơ cấu của mẫu nghiên cứu. Ví dụ 2: Chọn mẫu ngẫu nhiên có phân tổ theo sản lượng hàng hóa cung ứng trên thị trường Bắc, Trung, Nam của các hình thức bán lẻ dầu nhớt tại cây xăng, điểm rửa xe và điểm sửa xe, bán phụ tùng khác nhau trong một cuộc nghiên cứu mạng lưới phân phối dầu nhớt. Số lượng mẫu được chọn theo một tỉ lệ tương đối so với tỉ lệ trên thực tế. Miền

Bắc

Trung

Nam

Tổng cộng

Hình thức cửa hàng 1.Cây xăng

150

2.Rửa xe

100

3.Cửa hàng bán phụ tùng và100

100

200

450

70

180

350

80

170

350

550

1.150

sửa xe TỔNG CỘNG

350

250

+ Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên tích tụ hoặc tập trung Các mẫu chọn tập trung là cách chọn tập trung vào đối tượng muốn chọn ở trong một nhóm người nào đó và loại bỏ ngay những thành phần không nằm trong mục tiêu nghiên cứu. Trước tiên lập danh sách tổng thể chung theo từng khối (như làng, xã, phường, lượng sản phẩm sản xuất trong 1 khoảng thời gian…). Sau đó, ta chọn ngẫu nhiên một số khối và điều tra tất cả các đơn vị trong khối đã chọn. Thường dùng phương pháp này khi không có sẵn danh sách đầy đủ của các đơn vị trong tổng thể cần nghiên cứu. Ví dụ : Tổng thể chung là sinh viên của một trường đại học. Khi đó ta sẽ lập danh sách các lớp chứ không lập danh sách sinh viên, sau đó chọn ra các lớp để điều tra. Ví dụ 1: Nghiên cứu về điện thoại di động ta nên tập trung vào những người có thu nhập cao và là cán bộ hay nhà kinh doanh buôn bán, chứ không gặp ai cũng hỏi hay đi vào chọn mẫu trong khu lao động. 40

Ví dụ 2: Nghiên cứu về thị hiếu tiêu dùng gạch men xây dựng cao cấp, ta nên tập trung vào các hộ mới xây nhà hay đang xây nhà ở khu biệt thự, hay các chủ công trình xây dựng cao ốc. + Chọn mẫu phi xác suất là phương pháp chọn mẫu mà các đơn vị trong tổng thể chung không có khả năng ngang nhau để được chọn vào mẫu nghiên cứu. Ví dụ, ta tiến hành phỏng vấn các bà nội trợ tới mua hàng tại siêu thị tại một thời điểm nào đó; như vậy sẽ có rất nhiều bà nội trợ do không tới mua hàng tại thời điểm đó nên sẽ không có khả năng được chọn. Việc chọn mẫu phi xác suất hoàn toàn phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự hiểu biết về tổng thể hay tính thuận tiện của người nghiên cứu nên kết quả điều tra thường mang tính chủ quan của người nghiên cứu. Mặt khác, ta không thể tính được sai số do chọn mẫu, do đó không thể áp dụng phương pháp ước lượng thống kê để suy rộng kết quả trên mẫu tổng thể chung. Phương pháp chọn mẫu phi xác suất + Phương pháp chọn mẫu theo thuận tiện Việc lấy mẫu được tiến hành tại một địa điểm cụ thể, trong một khoảng thời gian nhất định, theo một qui trình cụ thể. Những người không tới địa điểm đó trong thời gian đó, hoặc không phù hợp với qui trình đó sẽ không có cơ hội tham gia vào mẫu. Địa điểm điều tra, thời gian điều tra có thể được xác định một cách ngẫu nhiên, hoặc theo phán đoán, hay do khách hàng gợi ý. + Phương pháp chọn mẫu theo định mức Việc chọn các phần tử tham gia vào mẫu theo phương pháp này dựa trên một số chỉ tiêu định trước, những người không thoả mãn những chỉ tiêu này sẽ không có cơ hội tham gia vào mẫu. Lý do để sử dụng phương pháp này là (1) muốn đo lường ứng xử của những nhóm phần tử khác nhau trong một tổng thể; (2) không thể xác định trước được là phần tử nào thuộc về nhóm nào.

41

Ví dụ: phỏng vấn 800 người có tuổi trên 18 tại 1 thành phố. Nếu áp dụng phương pháp chọn mẫu này, ta có thể phân tổ theo giới tính và tuổi như sau:chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 18 đến 40, chọn 400 người (200 nam và 200 nữ) có tuổi từ 40 trở lên. Sau đó nhân viên điều tra có thể chọn những người gần nhà hay thuận lợi cho việc điều tra của họ để dễ nhanh chóng hoàn thành công việc. Bước 4. Xác định qui mô mẫu Xác định qui mô mẫu (cỡ mẫu) chính là xác định số lượng đơn vị điều tra trong tổng thể mẫu để tiến hành thu thập số liệu. Yêu cầu của cỡ mẩu là vừa đủ để vừa đảm bảo độ tin cậy cần thiết của số liệu điều tra vừa đảm bảo phù hợp với điều kiện về nhân lực và kinh phí và có thể thực hiện được, tức là có tính khả thi. Có nhiều cách xác định cỡ mẫu nhưng phổ biến nhất vẫn dựa vào tỷ lệ mẫu chung đã được điều tra và bổ sung thêm một tỷ lệ mẫu dự phòng nào đó. Cách làm này đơn giản, nhanh chóng và dễ thực hiện, tức là có tính khả thi cao.

Thiết kế mẫu khảo sát: Khảo sát dữ liệu được thu thập từ một phần của tổng thể mẫu khảo sát vì vậy việc lựa chọn mẫu khảo sát sẽ ảnh hưởng đến độ tin cậy, tính khái quát hóa của kết quả khảo sát. Khi thiết kế mẫu khảo sát cần chú ý kỹ thuật chọn mẫu, xác định qui mô mẫu để đảm bảo tính đại diện của mẫu và giảm sai số đến mức thấp nhất có thể. Đối với phân tích hồi qui đa biến cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức: n = 50 + 8 * m Trong đó: n: Cỡ mẫu m: là số biến độc lập

42

KẾT QUẢ CẦN ĐẠT ĐƯỢC Sau khi thực hành phần này, sinh viên cần đạt được kết quả: 1. Xác định được nguồn dữ liệu và loại dữ liệu cần thu thập 2. Lựa chọn được phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp 3. Thiết kế được phiếu điều tra. - Kiểm tra cấu trúc của phiếu điều tra, các câu hỏi trong phiếu có đúng với yêu cầu và qui định khi thiết kế phiếu điều tra. - Chỉnh sửa những sai sót về trình tự, ngôn ngữ, lỗi chính tả trong phiếu điều tra - Loại bỏ những câu hỏi không liên quan đến vấn đề nghiên cứu hoặc các câu hỏi bị trùng lặp về nội dung .. 4. Xác định được tổng thể mục tiêu nghiên cứu: Mô tả được tổng quát tổng thể nghiên cứu :khu vực địa lý, đặc điểm nhân khẩu, hành vi … 5. Xác định được kích thước mẫu nghiên cứu: - Chỉ rõ số lượng đối tượng của mẫu nghiên cứu - Mô tả tổng quát mẫu nghiên cứu: khu vực địa lý, đặc điểm nhân khẩu, hành vi … 6. Lựa chọn được phương pháp lấy mẫu nghiên cứu: Giải thích được ý nghĩa của phương pháp lấy mẫu, lý do chọn phương pháp này? TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Tài liệu học tập Kỹ thuật dự báo thị trường - Trường Đại học Kinh tế Kỹ Thuật Công Nghiệp, (2019). [2]. Trần Minh Đạo , Giáo trình Marketing căn bản, NXB ĐH Kinh tế quốc dân, (2014) [3]. Nguyễn Quang Dong , Kinh tế lượng, NXB Khoa học Kỹ thuật, (2008). [4]. Nguyễn Viết Lâm, Nghiên cứu Marketing – Những bài tập tình huống, NXB Đại Học KTQD (2006). [5]. Đinh Bá Hùng Anh, Dự báo trong kinh doanh, NXB Kinh tế TP Hồ Chí Minh, (2015 [6] Dư Thị Chung, Bài giảng Nghiên cứu Marketing, Trường Đại học Tài Chính Marketing.

43

NỘI DUNG 3: THỰC HIỆN THU THẬP DỮ LIỆU TẠI HIỆN TRƯỜNG MỤC ĐÍCH Rèn luyện cho sinh viên các kỹ năng: + Xây dựng lịch trình cho việc thu thập dữ liệu + Tổ chức và quản lý hoạt động thu thập số liệu tại hiện trường + Lập kế hoạch xử lý dữ liệu YÊU CẦU Sinh viên thực hiện các yêu cầu của đề bài thực hành, cụ thể: Yêu cầu 16: Tổ chức và quản lý hoạt động thu thập số liệu tại hiện trường như thế nào? Yêu cầu 17: Có những loại sai số nào và cách thức khắc phục trong công tác thu thập dữ liệu hiện trường? Yêu cầu 18: Lập kế hoạch xử lý dữ liệu? HƯỚNG DẪN THỰC HIỆN 3.1. Thực hiện thu thập dữ liệu tại hiện trường Sinh viên thực hiện thu thập dữ liệu tại hiện trường theo các bước sau: Bước 1: Hỏi đối tượng nghiên cứu các câu hỏi từ bảng, theo trình tự. - Để làm tốt bước này, Sinh viên cần trả lời được các câu hỏi sau: + Thời điểm bắt đầu nghiên cứu? + Số lượng người được phỏng vấn; chọn mẫu ở đâu, cách chọn mẫu như thế nào, phải làm gì để giải quyết những trường hợp người phỏng vấn không có nhà hay từ chối phỏng vấn? + Cách giới thiệu và mở đầu cuộc phỏng vấn như thế nào? + Cách đặt câu hỏi, thứ tự câu hỏi? - Khi phỏng vấn thu thập số liệu Sinh viên cần lưu ý một số nguyên tắc sau: + Đầu tiên nên cảm ơn người được hỏi vì họ đã tham gia + Cần hiểu các nhu cầu của người được hỏi + Chú ý đến những dấu hiệu không thoải mái của người trả lời 44

+ Cuối cùng nên cảm ơn người được hỏi vì họ đã hợp tác trả lời. Bước 2: Ghi lại các câu trả lời trong không gian được cung cấp. Bước 3: Xử lý được những khó khăn có thể gặp khi thu thập dữ liệu. Sinh viên cần nắm rõ những khó khăn và nguyên nhân dẫn đến việc thu thập dữ liệu không chính xác để có biện pháp khắc phục. Một số khó khăn khi thu thập dữ liệu tại hiện trường: - Những người được hỏi không tiếp xúc được do vắng nhà hoặc không ở nơi làm việc. - Từ chối không hợp tác. - Một số cho câu trả lời sai lệch hoặc không trung thực… Một số nguyên nhân dẫn đến việc thu thập dữ liệu không chính xác: - Lỗi lầm do lựa chọn sai đối tượng. - Sai lầm do không thực hiện đầy đủ qui trình và bảng hướng dẫn phỏng vấn. - Sai lệch do người được phỏng vấn không trả lời. - Những sai sót do giao tiếp giữa người phỏng vấn và người được phỏng vấn. - Những sai sót lúc ghi chép. - Sự giả mạo (vấn viên tự bịa ra 1 cuộc phỏng vấn không có thực) - Những câu trả lời không đầy đủ. - Những câu trả lời thiếu nhất quán. - Những câu trả lời không thích hợp. - Những câu trả lời không đọc được. Khi mắc phải sai lầm ở các tình huống nêu trên, SV có thể xử lý sai lầm đó theo 3 cách sau: - Gặp lại người đi phỏng vấn hay người trả lời bản câu hỏi để làm sáng tỏ vấn đề. - Suy luận từ các câu trả lời khác. 45

- Loại bỏ toàn bộ bản câu hỏi đã nộp. 3.2 Lập kế hoạch xử lý dữ liệu Sinh viên lập bản kế hoạch xử lý dữ liệu theo các bước sau: Bước 1: Xác định công cụ xử lý dữ liệu Sinh viên lựa chọn 1 phần mềm thống kê để làm công cụ xử lý dữ liệu. Các phần mềm thống kê có thể chọn để xử lý dữ liệu là SPPS, Excel … Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu Sinh viên cần: - Kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu. - Hiệu chỉnh dữ liệu có thể thực hiện được Bước 3: Nhập dữ liệu Bao gồm: - Mẫu một bản kế hoạch xử lý dữ liệu bao gồm các nội dung sau: Thời TT

Công việc

Thực hiện công việc

gian

hoàn thành

Xác định công cụ xử lý dữ Phần mềm thống kê (SPSS, 1

liệu

Excel…) - Kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu

2

Chuẩn bị dữ liệu

- Hiệu chỉnh dữ liệu có thể thực hiện được - Mã hóa dữ liệu

3

Nhập dữ liệu

- Làm sạch dữ liệu - Mô tả dữ liệu

Bảng 3.1: Bản kế hoạch xử lý dữ liệu

KẾT QUẢ CẦN ĐẠT ĐƯỢC Sau khi thực hành phần này, sinh viên cần đạt được kết quả: 46

1. Hỏi đối tượng nghiên cứu các câu hỏi từ bảng, theo trình tự. 2. Ghi lại các câu trả lời trong không gian được cung cấp. 3. Xử lý được những khó khăn có thể gặp khi thu thập dữ liệu. 4. Lập được kế hoạch xử lý dữ liệu

TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Tài liệu học tập Kỹ thuật dự báo thị trường - Trường Đại học Kinh tế Kỹ Thuật Công Nghiệp, (2019). [2]. Trần Minh Đạo , Giáo trình Marketing căn bản, NXB ĐH Kinh tế quốc dân, (2014) [3]. Nguyễn Quang Dong , Kinh tế lượng, NXB Khoa học Kỹ thuật, (2008). [4]. Nguyễn Viết Lâm, Nghiên cứu Marketing – Những bài tập tình huống, NXB Đại Học KTQD (2006). [5]. Đinh Bá Hùng Anh, Dự báo trong kinh doanh, NXB Kinh tế TP Hồ Chí Minh, (2015). [6] Dư Thị Chung, Bài giảng Nghiên cứu Marketing, Trường Đại học Tài Chính Marketing.

47

NỘI DUNG 4: XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU MỤC ĐÍCH Rèn luyện cho sinh viên các kỹ năng tổng hợp và phân tích số liệu. YÊU CẦU Sinh viên thực hiện các yêu cầu của đề bài thực hành, cụ thể: Yêu cầu 19: Kiểm tra, mã hóa và hiệu chỉnh dữ liệu như thế nào để dễ dàng phân tích? Yêu cầu 20: Sử dụng phương pháp xử lý dữ liệu nào để làm sạch dữ liệu trên phần mềm thống kê? Yêu cầu 21: Trong phần mềm thống kê, sử dụng các công cụ thống kê nào để mô tả, trình bày và phân tích dữ liệu? HƯỚNG DẪN THỰC HIỆN Khi dữ liệu đã thu thập xong, sinh viên cần bắt tay vào qui trình xử lý và phân tích dữ liệu nhằm tìm ra các thông tin có ý nghĩa. Dữ liệu được ghi chép ở hiện trường về còn ở dạng thô, chúng cần phải được kiểm tra, mã hoá, hiệu chỉnh lại để dễ dàng phân tích. Để làm được việc này, Sinh viên cần dựa vào bản kế hoạch xử lý dữ liệu đã lập ở trên và thực hiện các công việc, như sau: 4.1 Biên tập dữ liệu 4.1.1. Kiểm tra tính hợp lệ dữ liệu Kiểm tra tính hợp lệ dữ liệu là một trong các mục tiêu của việc đo lường. Việc xác định một dữ liệu có được chấp nhận hay không là một khâu rất quan trọng. Vì nếu dữ liệu không thực hiện chính xác, chúng sẽ đưa ta đến kết quả sai lầm. Sinh viên thực hiện giai đoạn này theo hai bước: Bước 1: Tiến hành xem xét một cách kỹ lưỡng các phương pháp và biện pháp kiểm tra chất lượng đã được sử dụng để thu thập các dữ liệu. Bước 2: Tiến hành xem xét kỹ các bảng câu hỏi đã được trả lời và những chỉ dẫn về thủ tục phỏng vấn để phát hiện ra những nguyên nhân dẫn đến các sai sót. 4.1.2. Hiệu chỉnh dữ liệu 48

- Sau khi kiểm tra, nếu phát hiện thấy những sai sót thuộc về ngôn ngữ hoặc ghi chép thì có thể hiệu chỉnh lại. - Suy luận từ các câu trả lời khác để hiệu chỉnh. - Loại bỏ dữ liệu nếu không hiệu chỉnh được. 4.2

Mã hóa dữ liệu Mã hóa dữ liệu là quá trình liên quan đến việc nhận diện phân loại mỗi câu trả

lời trên một ký hiệu được chỉ định. Đây là một bước quan trọng vì việc mã hóa dữ liệu đúng đắn, hợp lý sẽ giúp cho máy tính dễ dàng đọc được dữ liệu và xử lý chúng theo yêu cầu của chúng ta. Để làm được việc này, sinh viên thực hiện các bước sau: Bước 1: Xây dựng cấu trúc dữ liệu: Mỗi bản câu hỏi được mã hóa là một mẫu tin. Mỗi câu trả lời cho một câu hỏi riêng biệt được gọi là biến số. Một câu hỏi có thể tạo ra một biến số hay nhiều biến số tùy theo đó là câu trả lời có một đáp ứng hay có nhiều đáp ứng. SV xây dựng bảng cấu trúc dữ liệu gồm nhiều hàng và nhiều cột. Mỗi hàng chứa dữ liệu của một bản câu hỏi, mỗi cột là mỗi đáp ứng trả lời cho mỗi câu hỏi. Giao điểm của hàng và cột sẽ là nơi chứa thông tin trả lời cho mỗi câu hỏi đó trong bản câu hỏi tương ứng. Bước 2: Mã hóa dữ liệu Khi mã hóa dữ liệu với dạng câu hỏi phụ thuộc vào bản chất và mức độ thông tin cần thu thập, là câu hỏi mở và câu hỏi đóng. Sinh viên thực hiện một trong hai cách sau: Cách 1: Mã hóa trước khi thu thập dữ liệu SV lập một danh sách mã hóa các câu hỏi và trả lời dự kiến có thể xảy ra trong thực tế. Trường hợp này, sinh viên tiên đoán các tình huống trả lời theo kinh nghiệm của các cuộc nghiên cứu trước hoặc các cuộc nghiên cứu thử. Tuy nhiên phải dự liệu những điểm bất ngờ hoặc mới lạ qua những ô bỏ trống và tìm cách cho mã số sau. Cách 2: Mã hóa sau khi thu thập dữ liệu 49

Sinh viên đợi khi thu thập dữ liệu xong mới tiến hành mã hóa và phải xem xét ngẫu nhiên khoảng 30% các bản câu hỏi đã được trả lời để tính toán xem có khoảng bao nhiêu loại tình huống trả lời và mã hóa các loại tình huống đó, đặc biệt là các câu hỏi mở tuy có khác biệt nhau nhưng vẫn có thể phân loại và phân hạng được. Sau này khi báo cáo, có thể ta sẽ ghi một số câu ở dạng nguyên văn để ghi nhận đúng màu sắc của hiện thực Sau khi đã xác định ra các loại tình huống trả lời sinh viên phải rà soát lại toàn bộ các bản câu hỏi đã phỏng vấn để xem xét có còn tình huống trả lời nào khác không rồi mới tiến hành mã hóa. Kinh nghiệm thực tế cho thấy để thuận lợi cho việc phân tích, sinh viên không nên phân loại quá 10 loại tình huống trả lời cho một câu hỏi mở.

 Hướng dẫn mã hóa dữ liệu trong phần mềm SPSS  Đưa dữ liệu từ tập tin excel vào SPSS: Trên giao diện SPSS 26 chọn File > Import Data > Excel...> chọn tập tin > Open > OK

 Vào Transform >>> Recode Into Same Variables..  Chọn biến cần mã hóa ở khung bên trái cho vào khung String Variables

50

 Nhấn phím Old and New Values để quy định cách mã hoá biến  Tại hộp thoại này chọn Old Value nhập dữ liệu cần mã hóa > các giá trị mã hóa mới nhập tại New Value > Add > Continue > OK

-VD: Mã hóa biến giới tính: tại ô Old Value nhập “Nam” > tại ô New Value nhập “2” > Add. Tương tự tại ô Old Value nhập “Nữ” > tại ô New Value nhập “1”> Add >>>Continue>>>OK  Hướng dẫn mã hóa dữ liệu trong Excel  Tô đen cột cần mã hóa chọn Data > Data Valiclation > Input Message  Tại ô Title nhập tên cột cần mã hóa >>> Tại ô Input Message nhập các giá trị cần mã hóa > OK 51

-VD: Mã hóa biến giới tính: tại ô Title nhập “gioi tinh” > tại ô Input Message nhập “ 1. Nam, 2. Nữ” > OK  Chọn Data > Chọn Sort A to Z > Nhập thủ công các dữ liệu mã hóa theo dạng số  Đưa dữ liệu đã mã hóa vào SPSS Ví dụ về mã hóa khi điều tra với đối tượng sinh viên:  Số thứ tự: do ta cho số khi thu thập và sắp xếp lại các bản câu hỏi đã phỏng vấn đem về

theo thứ tự tuỳ chọn như: - Theo thứ tự ngày phỏng vấn - Theo thứ tự của từng phỏng vấn viên - Theo vùng, điạ điểm phỏng vấn….  Mã sinh viên: có thể ghi tên sinh viên được phỏng vấn, tuy nhiên nếu lập danh sách

và cho mã số thì nhập dữ liệu vào máy sẽ nhanh hơn.  Tuổi: Ghi theo số tuổi bằng 2 con số.  Giới tính: mã hoá Nam là 1 và Nữ là 0, hoặc M và F.  Quận cư ngụ: Mã số dễ dàng theo quận có tên bằng số, thí dụ quận nhất là số 1. Đối

với quận là tên thì ta đặt mã số 20, tránh đặt trùng mã số. 52

 Chiều cao, cân nặng, số giờ xem TV mỗi ngày đều rất dễ mã hóa.  Phương tiện đi học là đi bộ, xe đạp, gắn máy, xích lô, taxi… đều được mã hoá.  Hút thuốc lá: có hút và không hút được mã hoá là 1 và 0

Chú ý: Một số thông tin ta không thể lấy được vì người được hỏi không chiụ trả lời hoặc người phỏng vấn bỏ sót, quên ghi thì ta chọn một mã số ví dụ như (-1) hay (99) nó phải không trùng hoặc có thể bị hiểu lầm với một mã số nào khác, mã số này để chỉ thị một giá trị khuyết. Bước 3: Lập danh bạ mã hóa: Trong bước này, SV lập bảng danh bạ mã hóa gồm nhiều cột, trong từng cột chứa những lời giải thích về các mã hiệu đã được dùng trong các trường tin (biến số), và mối liên

hệ của chúng đối với các câu trả lời của các câu hỏi.

- Các cột của danh bạ mã hóa thông thường gồm có: (1) Số thứ tự của câu hỏi. (2) Vấn đề của câu hỏi (thường là tóm tắt nội dung câu hỏi). (3) Tên của biến số phát sinh từ câu hỏi. (4) Nhãn của biến số (variable label) thường được dùng để làm rõ ý nghĩa của tên biến số do tên biến số thường bị hạn chế về chiều dài. Cột này không bắt buộc. (5) Các giá trị mã hóa: là các giá trị mà biến số có thể nhận được để biểu diễn thông tin được trả lời. Nhãn giá trị mã hoá (Value Label) thường dùng để mô tả ý nghĩa của các giá trị mã hóa.

53

 Hướng dẫn Lập danh bạ mã hóa trong phần mềm SPSS.  Mở phần mềm SPSS > Variable View  Chọn cột Name nhập các tên biến

 Tại cột Type ta xác định kiểu dữ liệu ( đưa chuột vào cột type > kích chuột vào dấu ba chấm > xuất hiên hộp thoại Variable Type  > chọn kiểu dữ liệu cho biến > OK

 Nhãn của biến số (variable label) thường được dùng để làm rõ ý nghĩa của tên biến số do tên biến số thường bị hạn chế về chiều dài. Cột này không bắt buộc.

54

Tại cột Value ta xác định các các giá trị mã hóa>>> Trên dòng số 1, biến “Giới tính”, ta chọn cột Value, và ấn vào đó. Cửa sổ Value labels sẽ xuất hiện. Lúc này ta thực hiện nhập giá trị như trên hình, xong nhấn nút add. Cuối cùng nhấn OK . Tương tự ta làm cho các biến khác 4.3. Làm sạch dữ liệu Dữ liệu sau khi được nhập xong, chưa thể được đưa ngay vào xử lý và phân tích, vì vậy SV cần phải tiến hành làm sạch dữ liệu để tránh những sai sót do việc nhập dữ liệu như nhập sai, thiếu hay thừa. SV sử dụng 1 số phần mềm thống kê để làm sạch dữ liệu. Sau đây là hướng dẫn làm sạch dữ liệu bằng phần mềm SPSS. SV áp dụng phương pháp làm sạch dữ liệu trong phần mềm SPSS bao gồm: - Tìm lỗi đơn giản ngay trên cửa sổ Data View bằng lệnh Sort Case, sắp xếp dữ liệu theo chiều tăng dần (Ascending) hay chiều giảm dần (Descending). - Chạy bảng tần số cho tất cả các biến sau đó đọc soát để thấy các giá trị khác giá trị mã hóa. Sau đó tại các biến phát hiện sai sót, dùng lệnh Find để tìm vị trị sai sót và tiến hành chỉnh sửa. Quy trình làm sạch dữ liệu như sau: - Chọn Data > Sort Case > chọn các biến cần làm sạch > sắp xếp dữ liệu theo 55

chiều tăng dần (Ascending) hay chiều giảm dần (Descending) > OK

-

Chạy bảng tần số cho tất cả các biến sau đó đọc soát để thấy các giá trị khác giá trị mã hóa (Analyze>Descriptive Statistics>Frequencies) VD: Mã hóa Nữ là 1, Nam là 2

Cumulative Giới Tính

Frequency

Percent

Valid Percent

Percent

Valid

Nữ

31

62,0

62,0

62,0

Nam

18

36,0

36,0

98,0

3

1

2,0

2,0

100,0

Total

50

100,0

100,0

Bảng 4.1 Bảng mô tả về mẫu nghiên cứu theo giới tính -

Ta thấy xuất hiện giá trị 3 nên cần rà soát lại lỗi này

56

 Ctrl+F > Xuất hiện hộp thoại Find > tại ô Find nhập giá trị lỗi > Find Next > Tiến

hành

sửa

Chạy bảng kết hợp hai hay ba biến rồi dựa vào các quan hệ phù hợp để phát hiện ra sai sót. Ví dụ lập bảng kết hợp giữa biến tuổi và nghề nghiệp để xem xét sự logic. Giả sử bảng kết quả cho thấy có trường hợp 45 tuổi mà nghề nghiệp tương ứng là sinh viên, tức là một trong 2 biến tuổi hoặc nghề nghiệp bị nhập sai. Sau khi phát hiện lỗi, ta dùng lệnh Select Cases để tìm ra trường hợp sai sót đó 4.4. Phân tích và diễn giải dữ liệu Để phân tích và diễn giải dữ liệu, SV xây dựng các công cụ để mô tả và trình bày dữ liệu sau: - Bảng tần số - Các đại lượng thống kê mô tả - Bảng kết hợp nhiều biến - Biểu đồ và đồ thị thống kê SV thực hiện theo các bước sau:

 Bước 1: Xây dựng bảng tần số Bảng tần số dùng để đếm số biểu hiện (tần số) với tập dữ liệu về các biểu hiện của một thuộc tính là bao nhiêu. 57

Ví dụ, trong tập dữ liệu, với thuộc tính là giới tính thì có bao nhiêu nam, bao nhiêu nữ; thuộc tính nghề nghiệp thì có bao nhiêu người là sinh viên, giáo viên, nhân viên văn phòng… Để lập bảng tần số trong SPSS, SV dùng lệnh Frequency (Analyze>Descriptive Statistics>Frequencies) Bảng tần số đơn giản thể hiện các dạng số liệu sau: - Tần số quan sát tuyệt đối ứng với từng mức dữ liệu khác nhau. - Tần số quan sát tương đối tính theo tỉ lệ % của từng mức dữ liệu so với toàn bộ mẫu quan sát. - Tần số tích lũy chỉ rõ tỉ lệ % của tất cả quan sát có giá trị nhỏ hơn giá trị mức dữ liệu đang xem xét khi dữ liệu được xếp theo chiều tăng dần. Giới tính Frequenc Valid

Valid

Cumulative

y

Percent Percent

Percent

52

52.0

52.0

52.0

Nam 48

48.0

48.0

100.0

Total 100

100.0

100.0

Nữ

Bảng 4.2. Bảng tần số về giới tính Thu nhập Valid

Cumulativ

Frequency Percent

Percent

e Percent

9

9.0

9.0

9.0

Từ 5-10 triệu

27

27.0

27.0

36.0

Từ 10-20 triệu

45

45.0

45.0

81.0

Trên > 20 triệu

19

19.0

19.0

100.0

Total

100

100.0

100.0

Valid Dưới < 5 triệu

Bảng 4.3. Bảng tần số về thu nhập cá nhân

58

Bảng tần số được thực hiện với cả kiểu biến định tính và định lượng. Trong trường hợp biến định lượng có quá nhiều giá trị, ví dụ khi hỏi về tuổi của tất cả các đối tượng được phỏng vấn, vậy khi lập bảng tần số sẽ rất dài và dữ liệu phân tán. Với dạng dữ liệu như vậy, trước khi lập bảng tần số, ta tiến hành phân tổ độ tuổi thành các nhóm tuổi bằng lệnh mã hóa lại biến (Transform > Recode > Into Different Variables). Độ tuổi Cumulative Frequency Percent Valid Dưới < 18 5

Valid Percent Percent

5.0

5.0

5.0

61.0

61.0

66.0

23.0

23.0

89.0

11.0

11.0

100.0

100.0

100.0

tuổi Từ 18-25 61 tuổi Từ 25-40 23 tuổi Trên > 40 11 tuổi Total

100

Bảng 4.4 Bảng tần số về độ tuổi đã được mã hóa lại

 Bước 2: Tính các đại lượng thống kê mô tả Các đại lượng thống kê mô tả chỉ được tính với các biến định lượng. Các đại lượng thống kê mô tả dùng để đo lường khuynh hướng trung tâm của dữ liệu (Mode, trung bình, trung vị) và khuynh hướng phân tán của dữ liệu qua các đại lượng phương sai, độ lệch chuẩn, khoảng biến thiên. Các đại lượng thống kê mô tả thường sử dụng trong SPSS là:  Mean: Trung bình cộng  Mode: Giá trị có tần số quan sát lớn nhất  Std.Deviation Độ lệch chuẩn 59

 Minimum:

Giá trị nhỏ nhất

 Maximum:

Giá trị lớn nhất

 SE mean:

Sai số chuẩn khi ước lượng trung bình

Việc tính toán các đại lượng này được thực hiện ngay khi lập bảng tần số đơn giản qua lệnh Frequencies, sau đó chọn nút Statistics. Chúng ta cũng sử dụng lệnh Frequencies để kết hợp tính tần số đồng thời tính các đại lượng thống kê mô tả. Từ đây, chúng ta cũng có thể vẽ các biểu đồ tần số bằng cách nhấn vào nút Chart trong hộp thoại Frequencies Lệnh Frequencies

Chọn Statistics

60

Kết quả hiện ra

Chọn độ lệch chuẩn Std. deviation và giá trị có tần số quan sát lớn nhất Mode, ta thu được kết quả:

61

Bạn có biết tới Asoen Bridal chúng mình không? Frequenc

Valid

Cumulative

y

Percent Percent

Percent

3

8.3

8.3

8.3

Biết chứ

5

13.9

13.9

22.2

Biết một chút

12

33.3

33.3

55.6

Tiếc quá, chưa biết 16

44.4

44.4

100.0

100.0

100.0

Valid

rồi Total

36

Bảng 4.5: Bảng tính các đại lượng độ lệch chuẩn và Mode Cách thứ hai để tính các đại lượng thống kê mô tả là sử dụng lệnh Analyze>Descriptive Statistics>Descriptives. Lệnh này chỉ cho ra kết quả tính toán các đại lượng thống kê mô tả mà thôi.

Kết quả hiển thị:

Descriptive Statistics Minimu Maximu N

m

m

Std. Mean

Deviation

62

Bạn đã có gia đình 33

1

2

1.52

.508

chưa? Valid N (listwise)

33 Bảng 4.6: Bảng tính các đại lượng thống kê mô tả

 Bước 3: Xây dựng bảng tổng hợp nhiều biến Sau phần mô tả tần số của từng biến qua bảng tần số đơn giản, SV tiến hành khảo sát mối liên hệ giữa các kết hợp của các biến mà chúng ta quan tâm để giải quyết vấn đề nghiên cứu. Với bảng tần số đơn giản chỉ cho biết sự phân bố của một biến có tại một thời điểm nào đó, và có thể không đem lại đầy đủ thông tin cho dữ liệu. Hầu hết các dữ liệu có thể được tổ chức ở hình thức cao hơn để cho ra những thông tin phụ thêm. Bảng tổng hợp nhiều biến hay bảng so sánh toàn diện chính là hình thức mở rộng của bảng một chiều để nhà nghiên cứu có thể nghiên cứu mối liên hệ giữa hai hay nhiều biến bằng cách đồng thời đếm tần số xuất hiện ở từng bảng một chiều. Ngoài việc thể hiện mối liên hệ giữa các biến, bảng kết hợp nhiều biến đôi khi còn có thể giúp ta phát hiện những sai sót trong dữ liệu như trong phần làm sạch dữ liệu đã trình bày Tùy vào yêu cầu thông tin nghiên cứu cần có, SV sẽ tiến hành lập các bảng kết hợp các biến như sau: -

Bảng kết hợp giữa hai biến định tính

-

Bảng kết hợp giữa ba biến định tính

-

Bảng kết hợp giữa một biến định tính với một biến định lượng

-

Bảng kết hợp giữa hai biến định tính và một biến định lượng

Ví dụ: Khi yêu cầu về thông tin đòi hỏi ta phải xem xét tần số hay tần suất của các biểu hiện của một biến định tính theo sự phân loại của một biến khác cũng ở dạng định tính. Ví dụ, ta muốn biết số người trong độ tuổi từ 18 đến 25 trong mẫu quan sát là bao nhiêu nam, bao nhiêu nữ. Vậy ta phải lập bảng kết hợp giữa giới tính và nhóm tuổi để phân tách dữ liệu. 63

Trong SPSS, chúng ta có thể dùng lệnh Analyze > Tables > Basi Tables/General Tables hoặc Bảng tần số phức tạp Tables of Frequencies Cơ cấu tuổi 18 đến 25 26 đến 35 36 đến 45 Trên 45 Giới

Nam Count

tính

Row

tuổi

tuổi

tuổi

tuổi

Total

14

21

5

4

44

47,7%

11,4%

9,1%

100,0

N 31,8%

% Nữ

%

Count

21

Row

N 37,5%

20

9

6

56

35,7%

16,1%

10,7%

100,0

%

%

Total Count Row

35 N 35,0%

41

14

10

100

41,0%

14,0%

10,0%

100,0

%

% Bảng 4.7: Cơ cấu mẫu điều tra về độ tuổi theo từng nhóm giới tính

Từ bảng trên, ta thấy được trong mẫu điều tra, có tổng cộng 35 người trong độ tuổi thanh niên (từ 18 đến 25 tuổi), chiếm 35% trong tống số mẫu điều tra, trong đó có 14 nam và 21 nữ. Số nam trong độ tuổi thanh niên chiếm 31,8% trong tổng số nam, thấp hơn tỷ lệ nữ thanh niên trên tổng số nữ (5,7%) Cơ cấu tuổi Từ 18 đến Từ 26 đến 35 Từ 36 đến Trên TTừ

5 Count

45

25 tuổi

tuổi

45 tuổi

tuổi

Total

13

16

5

1

35

45,7%

14,3%

2,9%

100,0%

11

4

3

24

45,8%

16,7%

12,5%

100,0%

7

2

3

23

htriệu - 7 Row N % 37,1% utriệu Từ

7 Count

6

ntriệu - Row N % 25,0% h10 triệu Count

11

64

ậDưới 5 Row N % 47,8%

30,4%

8,7%

13,0%

100,0%

7

3

3

18

ptriệu Trên 10 Count

5

triệu

Row N % 27,8%

38,9%

16,7%

16,7%

100,0%

Total

Count

41

14

10

100

41,0%

14,0%

10,0%

100,0%

35

Row N % 35,0%

Bảng 4.8: Cơ cấu mẫu điều tra về độ tuổi theo thu nhập

 Bước 4: Mô tả dữ liệu bằng đồ thị Mặc dù bảng tần số rất hữu dụng trong việc tóm lược và trình bày dữ liệu số lớn nhưng để đạt được mục đích thể hiện thông tin sinh động, trực quan và hấp dẫn thì đồ thị cột là công cụ hiệu quả. Phương pháp đồ thị thống kê sử dụng con số kết hợp với các hình vẽ, đường nét và màu sắc để trình bày các đặc điểm số lượng của hiện tượng. Chính vì vậy, ngoài tác dụng phân tích giúp ta nhận thức được những đặc điểm cơ bản của hiện tượng bằng trực quan một cách dễ dàng và nhanh chóng, đồ thị thống kê còn là một phương pháp trình bày các thông tin thống kê một cách khái quát và sinh động, chứa đựng tính mỹ thuật; thu hút sự chú ý của người đọc, giúp người xem dễ hiểu, dễ nhớ nên có tác dụng truyền đạt hiệu quả tốt. Các dạng đồ thị thường sử dụng bao gồm:  Đồ thị thanh (Bar Chart): Trên đồ thị này, mỗi thanh đại diện một phân loại của biến (tiêu thức thống kê) mà ta quan tâm, chiều dài của thanh thể hiện tần số hay tần suất của các quan sát. Đồ thị dạng thanh có 2 loại là đồ thị thanh đứng và đồ thị thanh ngang. Việc lựa chọn hai dạng này tùy thuộc vào quyết định của người dựng đồ thị

65

Hình 4.1: Kì vọng của người tiêu dùng vào sản phẩm mới của bánh kẹo TIPO

 Biểu đồ hình tròn (Pie Chart) Biểu đồ hình tròn thuộc nhóm biểu đồ diện tích. Tổng diện tích của cả hình là 100%, thì diện tích từng phần tương ứng với mỗi bộ phận phản ánh cơ cấu của bộ phận đó. Biểu đồ diện tích hình tròn còn có thể biểu hiện được cả cơ cấu, biến động cơ cấu kết hợp thay đổi mức độ của hiện tượng. Trong trường hợp này số đo của góc các hình quạt phản ánh cơ cấu và biến động cơ cấu, còn diện tích toàn hình tròn phản ánh quy mô của hiện tượng Chú ý rằng có một số nghiên cứu về khả năng nhận thức đồ thị của con người đã nhận thấy rằng đồ thị hình tròn thường kém trực quan hơn đồ thị hình thanh, vì mắt con người thường đánh giá tốt hơn khi so sánh chiều dài của các thanh trên một thang cố định.

66

Hình 4.2: Cảm nhận về bao bì hiện tại của sữa bánh kẹo TIPO ( tỉ lệ :% ) Đồ thị đường gấp khúc là loại đồ thị thống kê biểu hiện các tài liệu bằng một đường gấp khúc nối liền các điểm trên một hệ toạ độ, thường là hệ toạ độ vuông góc. Đồ thị đường gấp khúc được dùng để biểu hiện quá trình phát triển của hiện tượng, biểu hiện tình hình phân phối các đơn vị tổng thể theo một tiêu thức nào đó, hoặc biểu thị tình hình thực hiện kế hoạch theo từng thời gian của các chỉ tiêu nghiên cứu. Trong một đồ thị đường gấp khúc, trục hoành thường được biểu thị thời gian, trục tung biểu thị mức độ của chỉ tiêu nghiên cứu. Cũng có khi các trục này biểu thị hai chỉ tiêu có liên hệ với nhau, hoặc lượng biến và các tần số (hay tần suất) tương ứng. Độ phân chia trên các trục cần được xác định cho thích hợp vì có ảnh hưởng trực tiếp đến độ dốc của đồ thị. Mặt khác, cần chú ý là trên mỗi trục toạ độ chiều dài của các khoảng phân chia tương ứng với sự thay đổi về lượng của chỉ tiêu nghiên cứu phải bằng nhau. 4.5. Kiểm định giả thuyết thống kê Giả thuyết thống kê là một giả sử hay một phát biểu có thể đúng, có thể sai liên quan đến tham số của một hay nhiều tập hợp chính. Ở bước 3: Xây dựng bảng tổng hợp nhiều biến chúng ta đã tiến hành lập các bảng kết hợp giữa các biến định tính và định lượng nhưng mới chỉ là mô tả những mối quan hệ mà ta nhận thấy trong mẫu. Những mục tiêu hướng đến không phải là mẫu mà là tổng thể. Vì thế ngoài việc thực hiện thống kê mô tả, chúng ta sẽ thực hiện thêm thống kê suy diễn. Thống kê suy diễn là quá trình sử dụng các thông tin trên mẫu để rút ra kết luận về các đặc điểm của tổng thể. Vậy để biết được kết quả trên mẫu có đủ mạnh để thuyết phục nó có đúng

67

với đặc điểm tổng thể hay không, chúng ta phải có bằng chứng thống kê, do đó ta thực hiện các phép kiểm định giả thuyết thống kê.  Giả thuyết không (giả thuyết thuần) và giả thuyết ngược lại (đối thuyết) Giả thuyết không: là sự giả sử mà ta muốn kiếm định thường được ký hiệu là Ho. Giả thuyết đối: Việc bác bỏ giả thuyết không sẽ dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết ngược lại. Giả thuyết ngược lại thường được ký hiệu là H1 Ví dụ: Kiểm định giả thuyết: điểm đánh giá trung bình của người tham gia khảo sát online về mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng các dòng sản phẩm của Bánh TIPO có ở mức độ tốt hay không? Kiếm định giả thuyết Ho: θ ≥ θo có thể θ = θo Với H1: θ < θo Kiếm định giả thuyết Ho: θ ≤ θo có thể θ = θo Với H1: θ > θo Kiếm định giả thuyết Ho: θ = θo Với H1: θ ≠ θo Ý KIẾN ĐÁNH GIÁ TIÊU CHÍ

Rất tốt

Tốt

Bình thường

Kém

Rất kém

TC1

Giá thành

1

2

3

4

5

TC2

Bao bì

1

2

3

4

5

TC3

Chất lượng

1

2

3

4

5

TC4

Hương vị

1

2

3

4

5

TC5

Thương hiệu

1

2

3

4

5

Giả thiết đặt ra:

68

+ H0 : α ≤ 2: thì người tham gia khảo sát cảm thấy tốt với các tiêu chí của sản phẩm bánh TIPO. + H1: α > 2: Người tham gia khảo sát cảm thấy chưa tốt với các tiêu chí của sản phẩm bánh TIPO. One-Sample Test Test Value = 2 95% Interval Sig. t

df

(2- Mean

Confidence of

the

Difference

tailed)

Difference Lower

Upper

Giá thành -2.671 99

.009

-.250

-.44

-.06

Bao bì

-1.452 99

.150

-.140

-.33

.05

Chất

-3.045 99

.003

-.250

-.41

-.09

lượng Hương vị .000

99

1.000

.000

-.19

.19

Thương

99

.015

.290

.06

.52

2.487

hiệu Bảng 4.9: Kết quả kiểm định giá thuyết thống kê về mức độ hài long của khách hàng khi sử dụng sản phẩm bánh TIPO Kiểm định giả thuyết: Sig(2) < 0.05: chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 Sig(2) > 0.05: Chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 

Đối với các tiêu chí: Giá thành, Chất lượng : Bác bỏ Giả thuyết H 0, chấp nhận giả thuyết H1.



Đối với các tiêu chí: Bao bì, Hương vị, Thương Hiệu: Bác bỏ giả thuyết H 1, Chấp nhận giả thuyết H0.

69



Vậy người tham gia khảo sát online cảm thấy Giá thành và Chất lượng của các dòng sản phẩm Bánh TIPO chưa đủ tốt, và họ cũng cảm thấy mẫu mã Bao bì, Hương vị sản phẩm, Thương hiệu của TIPO- Hữu Nghị khá tốt.

 Các loại sai lầm trong việc kiểm định giả thuyết thống kê Việc kiểm định giả thuyết thống kê có thể phạm phải 2 loại sai lầm + Sai lầm loại I: Là loại sai lầm mà chúng ta phạm phải trong việc bác bỏ giả thuyết Ho khi Ho đúng. Xác suất của việc bác bỏ Ho khi Ho đúng là xác suất của sai lầm loại I và được ký hiệu là α; α = P ( bác bỏ Ho / Ho đúng) = P(Sai lầm loại I) + Sai lầm loại II: Là loai sai lầm mà chúng ta phạm phải khi không bác bỏ giả thuyết Ho khi Ho sai. Xác suất của việc không bác bỏ Ho khi Ho sai là xác suất của sai lầm loại II và được ký hiệu là β. β = P (không bác bỏ Ho /Ho sai) = P ( sai lầm loại II)

Quyết định về giả

Bản chất của Ho

thuyết không Ho Ho đúng Không

bác

bỏ Quyết định đúng

Ho sai Sai lầm loại II

(chấp nhận)

Bác bỏ

Prob = 1- α

Prob = β

Sai lầm loại I

Quyết định đúng

Prob = α

Prob = 1 – β

(α = mức ý nghĩa của kiểm định

Bảng 4.10: Bản chất kiểm định giá thuyết thống kê  Các bước kiểm định giả thuyết thống kê bằng SPSS Các bước kiểm định giả thuyết thống kê thông thường gồm 6 bước: 70

Bước 1: Thành lập giả thuyết Ho. Ví dụ: Ho: θ = θo Bước 2: Thành lập giả thuyết H1. Ví dụ: H1: θ ≠ θo Bước 3: Xác định mức ý nghĩa α Bước 4: Chọn các tham số thống kê thích hợp cho việc kiếm định và xác định các miền bác bỏ, miền chấp nhận và giá trị giới hạn. Bước 5: Tính toán các giá trị của các tham số thống kê trong việc kiểm định dựa trên số hiệu của mẫu ngẫu nhiên. Bước 6: Ra quyết định: Nếu các giá trị tính toán rơi vào miền bác bỏ Ho thì ra quyết định bác bỏ Ho. Ngược lại sẽ chấp nhận Ho

 Kiểm định mối liên hệ giữa các biến định tính Để kiểm định xem có mối liên hệ nào giữa hai biến định tính trong tổng thể hay không, kiểm định Chi-bình phương là phương pháp phổ biến nhất và được áp dụng trong trường hợp biến định tính với các thang đo định danh và thứ bậc, có thể: + Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến định danh với nhau, ví dụ như muốn tìm hiểu mối quan hệ giữa giới tính và việc chọn ngành học. + Kiểm định mối liên hệ giữa một biến định danh và một biến thứ tự. Ví dụ: Tìm hiểu mối liên hệ giữa quan niệm về cuộc sống và trình độ học vấn. + Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến thứ tự: ví dụ như độ tuổi có ảnh hưởng tới mức độ quan tâm đến chủ đề gia đình. SPSS cung cấp nhiều giá trị thống kê được thiết kế để đo mức độ của quan hệ giữa hai biến định tính. Hai số đo hữu dụng là Phi và Cramer's V. Cramer's V được dùng thông dụng hơn vì nó chỉ có hai giá trị giữa 0 và 1. Giá trị 0 (zero) cho biết không có mối quan hệ nào và 1 cho biết có mối quan hệ hoàn hảo. Thống kê Chi-square không phải là số đo mức độ chặt chẽ của mối quan hệ. Không thể kết luận rằng mối quan hệ giữa giới tính và mức sống là quan trọng, vì nó chỉ có ý nghĩa thống kê (tức là các thống kê này không thể hiện mức độ chặt chẽ của mối quan hệ). Khi thảo luận các kết quả cần xem xét mức độ quan hệ trong mẫu cũng như ý nghĩa của nó (và phần trăm theo dòng và cột).

71

Thống kê Chi-square chỉ phù hợp nếu có đầy đủ dữ liệu. Theo kinh nghiệm, nếu có hơn 20% ô có tần số kỳ vọng nhỏ hơn 5, thì Chi-Square là không thích hợp. Trong trường hợp này cần tiến hành gom biến bằng lệnh Recode. Ví dụ: Trong khi thu thập dữ liệu từ khảo sát online có sự khác nhau giữa giới tính và mức độ hài lòng với Khách hàng đối với sản phẩm bánh TIPO nên ta sẽ kiểm định giữa một biến định danh (giới tính) và một biến thứ bậc (mức độ hài lòng của khách hàng). Tiến hành kiểm định bằng SPSS ta có kết sau: Mức độ hài lòng * Giới tính Crosstabulation Giới tính Nữ

Nam

Total

36

27

63

42.9%

100.0%

Mức độ hài Hài lòng

Count

lòng

% within Mức độ hài 57.1% lòng bình thường

% within Giới tính

69.2%

56.3%

63.0%

Count

10

10

20

50.0%

100.0%

19.2%

20.8%

20.0%

6

11

17

64.7%

100.0%

% within Mức độ hài 50.0% lòng % within Giới tính Không

hài Count

lòng

% within Mức độ hài 35.3% lòng

Total Chi-Square Tests

% within Giới tính

11.5%

22.9%

17.0%

Count

52

48

100

48.0%

100.0%

% within Mức độ hài 52.0% lòng

Asymptotic

% within Giới tính

Significance 100.0% 100.0%

Value

df

(2-sided)

Pearson Chi-Square

2.600a

2

.272

Likelihood Ratio

2.623

2

.269

Linear-by-Linear

2.492

1

.114

Association N of Valid Cases

100

a. 0 cells (0.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 8.16.

100.0%

72

Bảng 4.11: Bảng kiểm định giữa giới tính và mức độ hài lòng của khách hàng Qua bảng kiểm định giữa giới tính và mức độ hài lòng cho ta thấy dường như có sự liên hệ giữa giới tính và mức độ hai lòng của khách hàng đối với sản phẩm bánh TIPO, kết quả cho thấy nữ giới cảm thấy hài lòng hơn so với nam giới. Nhưng đọc kết quả kiểm định Chi bình phương, ta có Sig. > 0.05, nên ta không bác bỏ giả thuyết Ho. Kết luận rằng với tập dữ liệu mẫu, ta chưa có đủ bằng chứng để nói rằng giới tính có liên hệ với mức độ hài lòng đối với sản phẩm bánh TIPO của công ty Hữu Nghị.  Kiểm định giả thuyết trung bình tổng thể + Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của một tổng thể Phương pháp kiểm định trị trung bình một mẫu được dùng để kiểm định có hay không sự khác biệt của giá trị trung bình của một biến với một giá trị cụ thể. Giả thuyết Ho cho rằng giá trị trung bình cần kiểm nghiệm thì bằng với một con số cụ thể nào đó. Phương pháp kiểm định này dùng cho biến dạng thang đo khoảng cách hay tỉ lệ (biến định lượng). Ta sẽ loại bỏ giả thuyết ban đầu khi kiểm nghiệm cho ta chỉ số Sig. nhỏ hơn mức tinh cậy (0.05). Cách thực hiện trong phần mềm SPSS: Chạy lệnh Compare Mean > One-Sample T Test Lựa chọn biến cần so sánh bằng cách di chuyển vệt đen và chuyển đến vào hộp thoại Test Variable(s), nhập giá trị cần so sánh vào hộp thoại Test Value Options để xác định độ tin cậy cho kiểm nghiệm, mặc định là 95% và cách xử lý đối với các giá trị khuyết. 73

Ví dụ ta tiến hành phỏng vấn 100 khách hàng về nhãn hiệu Bánh TIPO của công ty Hữu Nghị, câu hỏi theo thang đo khoảng như sau: C1. Anh (chị) hãy cho biết mức độ đồng ý của mình với nhận xét sau về các dòng sản phẩm của nhãn hiệu Bánh TIPO- Hữu Nghị: “Hương Vị của các dòng sản phẩm trong nhãn hiệu Bánh TIPO- Hữu Nghị rất phù hợp khẩu vị của bạn” Hoàn toàn

Hoàn toàn

không đồng ý 1

đồng ý 2

3

4

5

Sau khi thu thập dữ liệu, chúng ta muốn kiểm định xem trung bình của biến này có bằng hay khác 3 (3 là một giá trị muốn kiểm định). Ta tiến hành trên SPSS, thu được kết quả như sau:

One-Sample Statistics N Hương vị nhãn hiệu 100

Std.

Std.

Mean

Deviation

Mean

4.15

1.029

.103

Error

TIPO phù hợp với khẩu vị của KH

One-Sample Test Test Value = 3 95% Mean Sig. t

df

tailed)

Interval

Confidence of

the

(2- Differenc Difference e

Lower

Upper

74

Hương vị nhãn 11.180 99

.000

1.150

.95

1.35

hiệu TIPO phù hợp với khẩu vị của KH Bảng 4.12: Bảng kiểm định về mức độ đồng ý của khách hàng với hương vị nhãn hiệu TIPO phù hợp với khẩu vị khách hàng Kết quả trong bảng trên cho ta thấy, giá trị trung bình của biến trên là 4.15. Giá trị Sig. = 0. Như vậy, trung bình của biến kiểm định khác với 3. Nhìn vào khoảng tin cậy của ước lượng (95%), chúng ta thấy giá trị thấp nhất của Khách hàng thị trường đối với quan điểm : “Hương vị của các dòng sản phẩm trong nhãn hiệu Bánh TIPO - Hữu Nghị rất phù hợp khẩu vị của bạn” là 3.95 (3+0.95) và giá trị lớn nhất là 4.35 (3+1.35). Vậy ta kết luận giá trị trung bình của biến trên lớn hơn 3. + Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau về trung bình của hai tổng thể -Trường hợp hai mẫu độc lập (gồm 1 biến định lượng và 1 biến định tính có 2 phân loại) Khi muốn so sánh trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa 2 đối tượng ta quan tâm, chúng ta sử dụng phép kiểm định trung bình t cho 2 mẫu độc lập, được gọi tắt là kiểm định trung bình hai mẫu độc lập (Independent- samples T-test). Kiểm định này dùng cho hai mẫu độc lập, dạng dữ liệu là dạng thang đo khoảng cách hoặc tỷ lệ (biến định lượng) để tính trung bình và 1 biến định tính dùng để phân loại nhóm so sánh. Các dữ liệu cần so sánh nằm trong cùng một biến định lượng, ta tiến hành nhóm các giá trị thành hai nhóm để tiến hành so sánh. Giả thuyết ban đầu cần kiểm định là giá trị trung bình của một biến nào đó bằng nhau giữa hai nhóm mẫu và chúng ta sẽ từ chối giả thuyết này khi mà chỉ số Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa (thường là 0.05) Trước khi tiên hành kiểm định trung bình, ta cần phải thực hiện một kiểm định khác mà kết quả của nó ảnh hưởng rất quan trọng đến kiểm định trung bình, đó là kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai tổng thể. Kiểm định này có tên là Levene

75

test và SPSS sẽ giúp chúng ta thực hiện kiểm định này. Kết quả của kiểm định Levene ảnh hưởng tới kiểm định t như sau: 

Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene < 0.05 (SPSS mặc định độ tin cậy 95%) thì phương sai của hai tổng thể khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed.

 Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene > 0.05 (SPSS mặc định độ tin cậy 95%) thì phương sai của hai tổng thể không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed.  Chú ý: Trong trường hợp biến định tính phân lọai mẫu độc lập ra nhiều hơn 2 nhóm (ví dụ biến học vấn phân thành 5 nhóm), chúng ta có 2 phương pháp thực hiện tùy theo mục đích yêu cầu: -Hoặc lần lượt so sánh từng cặp nhóm với nhau cho đến khi không còn cặp nào. Ví dụ so sánh nhóm cấp 1 với cấp 2, cấp 2 với cấp 3, cấp 3 với đại học… - Hoặc chia mẫu thành 2 nhóm lớn: nhóm trình độ phổ thông và nhóm trên phổ thông bằng cách dùng Cut Point trong Define Group. Mã số nhập vào Cut Point là mã số dùng để chia mẫu thành 2 nhóm lớn. Trong ví dụ trên số 4 sẽ được nhập vào ô Cut Point Cách thực hành trong SPSS:  Analyze>Compare means>Independent sample t-test  Chuyển biến định lượng cần so sánh trung bình vào hộp thoại Test variable(s). Ta có thể chọn nhiều biến định lượng để so sánh.  Định ra các nhóm cần so sánh với nhau (thường là biến định danh) di chuyển vào hộp thoại Grouping variable.  Công cụ Define Groups… cho phép ta định ra hai nhóm cần so sánh với nhau. Có hai cánh định nhóm so sánh: + Sử dụng con số cụ thể, nhập hai giá trị đại diện cho hai nhóm cần so sánh trong biến vào ô Group 1 và Group 2. 76

+ Cách thứ hai sử dụng Cut point, nhập giá tri phân cách các giá trị trong biến thành hai nhóm. Toàn bộ các trường hợp có giá trị (con số mã hóa) nhỏ hơn giá trị được nhập vào trong cut point sẽ định ra một nhóm, và toàn bộ các trường hợp có giá trị mã hóa lớn hơn hoặc bằng giá trị trong Cut point sẽ tạo ra một nhóm khác.  Options để xác định độ tin cậy cho kiểm nghiệm, mặc định là 95% và cách xử lý đối với các giá trị khuyết. Ví dụ: Chúng ta muốn tìm hiểu có sự khác nhau hay không giữa thái độ của nam và nữ đối với chương trình quảng cáo TIPO- BÁNH TRỨNG CARAMEL của nhãn hiệu bánh TIPO- Hữu Nghị. Tiến hành phỏng vấn 100 đối tượng khách hàng đã xem quảng cáo và phân tích dữ liệu thu được kết quả như sau: Group Statistics Giới

Std.

tính

N

Mean

Deviation

Std. Error Mean

Thái độ đối với quảng Nữ

52

3.33

1.264

.175

cáo

48

3.69

1.095

.158

TIPO

BÁNH Nam

TRỨNG CARAMEL

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means 95% Confidence Std.

F

Sig.

t

df

Sig.

Mean Error

(2-

Differ Differe

tailed) ence

nce

Interval of the Difference Lower Upper

77

Thái độ đối Equal

1.381 .243

với

quảng variances

cáo

TIPO assumed

- 98 .132

-.361

.237

-.832

.110

97. .130

-.361

.236

-.829

.108

1.519

BÁNH

Equal

-

TRỨNG

variances

1.528 61

CARAME

not

L

assumed

9

Bảng 8.13 Kết quả kiểm định trung bình 2 mẫu độc lập Nhìn vào bảng kết quả dưới đây, ta thấy giá trị Sig. trong kiểm định Levene bằng 0.243 lớn hơn 0.05, vậy phương sai của 2 giới tính không khác nhau, ta sẽ đọc kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed. Giá trị Sig. trong kiểm định t = 0.130 > 0.05. Vậy không có sự khác biệt về thái độ với quảng cáo TIPO - BÁNH TRỨNG CARAMEL giữa nam và nữ.

78

KẾT QUẢ CẦN ĐẠT ĐƯỢC Sau khi thực hành phần này, sinh viên cần đạt được kết quả: 1. Kiểm tra, sàng lọc và hiệu chỉnh được dữ liệu qua các bản câu hỏi đã thu thập được 2. Tạo ra được bộ dữ liệu liên quan đến các biến nghiên cứu. 3. Làm sạch bộ dữ liệu. 4. Xử lý thống kê từ đơn giản và thống kê phức tạp thông qua bộ số liệu trên. Diễn giải các kết quả thu được và rút ra ý nghĩa từ những bảng kết quả xử lý dữ liệu. 5. Kiểm định các giả thuyết thống kê. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Tài liệu học tập Kỹ thuật dự báo thị trường - Trường Đại học Kinh tế Kỹ Thuật Công Nghiệp, (2019). [2]. Trần Minh Đạo , Giáo trình Marketing căn bản, NXB ĐH Kinh tế quốc dân, (2014) [3]. Nguyễn Quang Dong , Kinh tế lượng, NXB Khoa học Kỹ thuật, (2008). [4]. Nguyễn Viết Lâm, Nghiên cứu Marketing – Những bài tập tình huống, NXB Đại Học KTQD (2006). [5]. Đinh Bá Hùng Anh, Dự báo trong kinh doanh, NXB Kinh tế TP Hồ Chí Minh, (2015) [6] Dư Thị Chung, Bài giảng Nghiên cứu Marketing, Trường Đại học Tài Chính Marketing.

79

NỘI DUNG 5: ỨNG DỤNG SỐ LIỆU PHÂN TÍCH VÀO DỰ BÁO NHU CẦU THỊ TRƯỜNG MỤC ĐÍCH Rèn luyện cho sinh viên các kỹ năng: -

Phân tích đánh giá tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng tới chỉ tiêu

cần dự báo -

Phân tích hồi qui, kiểm tra độ phù hợp của mô hình và dự báo

YÊU CẦU Yêu cầu 19: Sử dụng bộ dữ liệu đã được thu thập và xử lý để phân tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng tới chỉ tiêu cần dự báo? Yêu cầu 20: Kiểm tra và xác định độ phù hợp của mô hình dự báo được xây dựng từ bộ dữ liệu? Yêu cầu 21:Thực hiện dự báo cho năm kế hoạch? HƯỚNG DẪN THỰC HIỆN 5.1. Phân tích tác động của các nhân tố tới chỉ tiêu dự báo 5.1.1. Phân tích hồi qui đơn Phân tích hồi qui đơn giúp trả lời các câu hỏi” cùng trong một mô hình nghiên cứu liệu có một biến nào đó chịu sự tác động từ một biến khác hay không? Nếu có thì đó là tác động thuận chiều hay ngược chiều?” Điều kiện để thực hiện phân tích hồi qui đơn giữa 2 biến là các biến này phải là biến liên tục và có sự phân bố tương đối bình thường. Phương pháp phân tích hồi qui đơn dùng để kiểm tra xem liệu biến độc lập có tác động tích cực lên biến phụ thuộc không? Hàm tổng thể Yi = β1 + β2Xi + Ui (PRF) Trong đó: Yi là biến phụ thuộc hay biến được giải thích Xi là biến độc lập hay biến giải thích Ui sai số ngẫu nhiên β 1 Hệ số chặn, nó chính nó chính bằng giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y i khi biến độc lập Xi nhận giá trị bằng 0 80

β2 là các hệ số hồi qui được gọi là hệ số góc, thể hiện quan hệ giữa biến độc lập và giá trị trung bình của biến phụ thuộc: khi biến độc lập X tăng (giảm) một đơn vị thì giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y tăng (giảm)  2 đơn vị. Hệ số  2 có thể nhận giá trị dương, âm hoặc bằng 0 Hàm hồi qui mẫu: Yˆi  ˆ1  ˆ2 X i (SRF) ˆ1 , ˆ2 được gọi là các hệ số hồi quy mẫu hay hệ số ước lượng, là ước lượng của

các hệ số tổng thể 1 và  2 tương ứng Hướng dẫn sử dụng phần mềm EVIEWS Phần này sẽ giới thiệu các bước ban đầu trong việc sử dụng Eviews phục vụ cho mục đích phân tích hồi quy. Sinh viên sử dụng các tập số liệu mẫu đã thu thập và xử lý trong nội dung 4 để thực hành. Eviews là phần mềm phân tích thống kê khá dễ sử dụng, tên của nó là viết tắt của Econometrics Views. Cũng như với nhiều phần mềm ứng dụng khác, Eviews có bộ Help tương đối phong phú và dễ sử dụng. Sau một số hướng dẫn cơ bản này, người đọc có thể tự tìm hiểu các lệnh phức tạp hơn bằng cách sử dụng trợ giúp trong Help. Nhập số liệu trong Eviews Có nhiều cách để nhập số liệu vào Eviews, ở đây mô tả một cách đơn giản nhất. Sau khi nháy chuột vào icon của Eviews, màn hình sẽ xuất hiện

-

Dòng các lựa chọn gồm File, Edit... còn gọi là thanh chọn dùng để lựa chọn các

công cụ có sẵn trong thanh này. 81

Trước khi nhập số liệu, cần khai báo về tập số liệu, bao gồm các thông tin: dạng của số liệu và số quan sát trong tập số liệu + Khai báo về tập số liệu: Chọn: File/New/Workfile, màn hình sẽ xuất hiện cửa số có tên: workfile create (tên của các cửa sổ xuất hiện phía trên cùng bên trái của cửa sổ).

Số liệu có thể ở dạng: số liệu chéo (unstructured/undated), chuỗi thời gian (dated regular frequency), hoặc số liệu mảng (balanced panel). Sau khi khai báo các thông số tiếp theo ở các ô trống về phải của cửa sổ workfile create (tên của mỗi cửa sổ nằm góc trên bên trái của cửa số), ấn nút OK. Chẳng hạn chọn: số liệu chéo, số quan sát là 51, màn hình hiện ra như sau:

Dải để gõ lệnh trong Eviews

Hình trên gồm 2 phần: dải trắng dài dưới thanh công cụ là chỗ để gõ lệnh trong Eviews và cửa sổ workfile dùng để chứa các biến số và các đối tượng khác như phương trình, mô hình, tham số, v.v... Trong cửa sổ workfile này đã có sẵn hai đối tượng mặc định trong Eviews: C và resid mà ý nghĩa của nó sẽ được hiểu rõ sau khi tiến hành hồi quy. 82

+ Nhập số liệu - Chọn: Quick/empty group, sẽ xuất hiện cửa sổ group để chứa số liệu, ta có thể nhập số liệu từ bàn phím vào cửa sổ này như thông thường, hoặc copy số liệu từ file excel. Giả sử số liệu trong file excel xếp theo cột (mỗi cột là cho một biến), có tên biến ở dòng đầu tiên của mỗi cột. Việc copy từ excel được thực hiện như sau: -Nếu muốn copy cả tên biến: Copy số liệu cùng với tên biến số trong file excel, sau đó trở lại màn hình Eviews và dùng con trỏ chọn ô trên cùng bên trái của cửa sổ group, cạnh ô obs và paste. -Nếu không copy cả tên biến: copy từ dòng đầu tiên của số liệu ở file excel, sau đó dùng con trỏ chọn ô trên đầu tiên của cột đầu tiên Hình dưới đây minh họa trường hợp copy cả tên biến trong file excel:

Nơi đặt con trỏ để thực hiện copy số liệu sang Eviews

Giả sử trong file số liệu có các biến: income, health và pop, khi đóng cửa sổ group, màn hình sẽ xuất hiện như sau:

Bây giờ ta đã có workfile với 3 biến số cùng với hai thành phần mặc định là c và

83

resid: + Lưu workfile: Khi lưu workfile, máy tính sẽ lưu toàn bộ thông tin có sẵn trong workfile, bao gồm: số liệu, tên biến, tên file. - Để lưu workfile, chọn File/Save as và đặt tên cho file với tên chẳng hạn Yte, Eviews sẽ tự động thêm đuôi wf1 vào sau tên file. Chẳng hạn lưu file trên ở ổ C, thư mục Eviews_thuchanh, với tên là yte, ta sẽ có đường dẫn: C:/eviews_thuchanh/yte.wf1 - Để mở một workfile có sẵn: chọn File/Open/ đường dẫn của file. Chẳng hạn để mở lại file vừa lưu giữ nói trên, chọn: File/Open/ và theo đường dẫn C:/eviews_thuchanh/yte.wf1 + Chỉnh sửa giá trị của biến X trong số liệu: - Trong cửa sổ workfile, cho con trỏ vào biến X và nháy đúp chuột trái vào biến này, khi đó xuất hiện cửa số Series chứa số liệu của biến X. Cho con trỏ vào giá trị cần sửa và điền giá trị đúng vào (nếu không điền được thì nhấn con trỏ vào nút Edit trên cửa sổ Series để chuyển sang chế độ chỉnh sửa). + Đóng màn hinh series lại - Đổi tên biến X trong số liệu Trong cửa sổ workfile, cho con trỏ vào biến X và nháy chuột phải, chọn rename và gõ tên mới của biến vào, tên biến phải được viết liền nhau. - Tạo biến mới: Tạo biến mới từ biến đã có trong workfile: giả sử trong workfile đã có biến income, khi đó trên dải lệnh gõ: genr income2 = 2*Income sẽ tạo biến mới với tên income2 có giá trị bằng 2 lần biến Income genr incomebp= income^2: biến mới với tên incomebp có giá trị bằng bình phương của biến income genr lnZ = log(income): biến mới với tên lnZ, có giá trị bằng logarit cơ số e của biến income Trong đó genr là viết tắt của từ generate nghĩa là "tạo ra". 84

Nhập thêm biến mới với số liệu có sẵn ở file khác: trên cửa sổ workfile, chọn empty group và thực hiện copy-paste như ở phần nhập số liệu. Nhập thêm biến mới với số liệu nhập từ bàn phím: trên cửa sổ workfile, chọn empty group và gõ số liệu vào. Nếu không gõ được thì nhấn vào nút edit +/- để vào chế độ chỉnh sửa rồi sau đó gõ số liệu vào. Sau các chỉnh sửa lại tiếp tục nhấn nút save trong cửa số workfile Đọc các thống kê mô tả của số liệu Để đọc các thống kê cơ bản của số liệu như: trung bình mẫu, phương sai mẫu, hiệp phương sai, v.v của các biến số ta thực hiện như sau: Bôi đen các biến cần xem (để bôi đen nhiều biến: ấn đồng thời chuột trái vào tên biến trong workfile+ control), nháy đúp chuột phải, chọn: open as group. Màn hình sẽ hiện lên bảng số liệu của các biến số này Trong cửa sổ group, chọn view sẽ xuất hiện các lựa chọn tiếp theo. Khi đó có thể chọn tiếp các lựa chọn có sẵn trong menu, chẳng hạn:

Graph: để vẽ đồ thị về các biến, trong đó scatter là dạng đồ thị rải điểm, thường dùng để xem xét liệu giữa hai biến số có mối quan hệ tuyến tính hay không. Descriptive Stats: để xem thống kê mô tả của các biến số. Correlation: hệ số tương quan giữa các biến số. Covariance: ma trận hiệp phương sai giữa các biến số, Chẳng hạn khi vẽ đồ thị rải điểm giữa biến Health (chi tiêu cho y tế) và Income (thu nhập) ta được: 85

HEALTH

Đồ thị này cho thấy hàm tuyến tính giữa health và income là khá phù hợp: các điểm quan sát nằm gần sát với một đường thẳng. Do đó ta có thể bắt đầu tiến hành ước lượng với mô hình tuyến tính giữa hai biến số này. Ước lượng hồi qui bằng phương pháp OLS Có nhiều phương thức để thực hiện ước lượng, ở đây sẽ trình bày một phương thức đơn giản. Chẳng hạn để hồi quy mô hình Chi tiêu trung bình cho y tế (health) theo biến thu nhập (Income) trong dải viết lệnh của workfile, gõ: ls health c income Trong đó ls là câu lệnh trong eviews, dùng để thực hiện hồi quy, viết tắt của từ Least squares. Thứ tự các biến số: biến phụ thuộc trước, c và biến độc lập theo sau, ở giữa mỗi biến có dấu cách. Sau đó ấn phím Enter, thu được kết quả sau:

Diễn giải kết quả ước lượng từ Eviews: 86

Ta có thể diễn giải một số con số trong bảng kết quả trên như sau: Cột Coefficient (Hệ số): cột chứa các hệ số ước lượng Uớc lượng của hệ số chặn, ˆ1  1263.687 , ngụ ý rằng khi thu nhập bằng 0 thì trung bình chi tiêu cho y tế của dân cư là 1263.687 đơn vị; tuy nhiên như đã trình bày ở trên, do có thể cho rằng thu nhập các hộ gia đình trong thực tế là khác 0 nên hệ số này không có thực sự có ý nghĩa. Ước lượng của hệ số góc: ˆ2  129.4835 , ngụ ý rằng nếu thu nhập gia tăng 1 đơn vị thì trung bình chi tiêu cho y tế của dân cư tăng 129.4835 đơn vị. Con số 129.4835 này hoàn toàn không mâu thuẫn với nhận xét rằng mức tăng trong chi tiêu cho y tế thường phải ít hơn mức tăng trong thu nhập, do đơn vị đo lường của thu nhập và chi tiêu là khác nhau Cột Std. Error chứa các sai số chuẩn tương ứng với các hệ số ước lượng: se( ˆ1 )  555.4167 se( ˆ2 )  2.513543

Các giá trị này cho biết độ dao động của các hệ số ước lượng tương ứng. Sai số chuẩn của ˆ j ( j  1, 2) lớn ngụ ý rằng nếu lấy một mẫu ngẫu nhiên khác thì giá trị ước lượng  j ( j  1, 2) thu được có thể sẽ khác biệt khá lớn so với hệ số ˆ j trong bảng trên.Tuy nhiên cũng cần lưu ý rằng khi nói sai số chuẩn lớn (hay nhỏ) cần được hiểu theo nghĩa tương đối, tức là so sánh với bản thân giá trị ˆ j . Cột t-Statistic: còn được gọi là thống kê t, giá trị của cột này bằng giá trị trên cột hệ số chia cho giá trị trên cột sai số chuẩn: 2.275205 

ˆ1 1263687  ˆ se( 1 ) 555.4167

51.51434 

ˆ2 129.4835  se( ˆ2 ) 2.513543

Cột P-value: chứa các giá trị xác suất tương ứng với con số bên cột t- statistic, được hiểu như sau 87

P (| tn  2 | 2.275205)  0.0273 P (| tn  2 | 51.51434)  0.0000

Trong đó tn-2 là biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối Student với bậc tự do là (n-2), với n là kích thước mẫu. Một số thông tin khác R2 = 0.9818, ngụ ý rằng biến thu nhập giải thích được 98.18% phần trăm sự thay đổi trong chi tiêu cho y tế. Ước lượng của độ lệch chuẩn của sai số ngẫu nhiên, ˆ = 3006.205 Tổng bình phương các phần dư RSS= 4.43x108 Giá trị trung bình mẫu của biến phụ thuộc (Mean dependent var) = 19929.12 Độ lệch chuẩn mẫu của biến phụ thuộc (S.D dependent var) = 22102.16 Logarit của hàm hợp lý = -479.7759 - là giá trị được tính theo công thức sau: n RSS LL   (1  ln(2 )  ln( )) 2 n

Trong bảng trên cũng xuất hiện một số thống kê khác mà bản chất và ý nghĩa sẽ được trình bày trong các chương tiếp theo. Để lưu giữ hàm hồi quy này trong workfile, chọn Name, sau đó gán tên cho hàm, chẳng hạn yte. Sau khi ấn nút OK thì trong tên của hàm đã được xuất hiện trong cửa sổ của workfile. Để mở lại hàm này, chỉ cần nháy đúp vào yte. Hướng dẫn sử dụng phần mềm SPSS . Khai báo biến và nhập dữ liệu *Khởi động SPSS Nhấn chuột trái vào biểu tượng SPSS → chọn Type in data ( nhập dữ liệu), open an existing data source ( mở dữ liệu SPSS). Có 2 màn hình: Data view là màn hình quản lý dữ liệu và màn hình Variables View là màn hình quản lý biến. Màn hình quản lý biến có các cột như sau: Name ( tên biến): Là đại diện cho biến số đưa vào ( Y, t, X1, X2....) 88

Type ( Loại biến): Có dạng số và dạng chuỗi Lable ( Nhãn của biến): nhãn của biến giải thích rõ hơn tên của biến. Ví dụ Y: Dân số; t là thời gian, X1 là thu nhập.... Values ( giá trị biến): Các giá trị biến với ý nghĩa cụ thể Mising ( Giá trị khuyết): SPSS mặc định giá trị khuyết ( System missing) là một dấu chấm và tự động loại bỏ các giá trị này ra khỏi các phân tích thống kê Measures ( thang đo): Hiện thị thang đo giá trị của biến *Nhập dữ liệu Chọn màn hình Variables View, mỗi hàng chứa thông tin 1 biến Nhấn chuột vào Data view nhập trực tiếp dữ liệu hoặc copy từ excel Nhập biến định tính: chọn Values View → Values. Từ cửa sổ Value lable khai báo như sau: gõ số 1→ Values lable: gõ Thành phố →Add→Value: gõ 2→ Values lable: gõ nông thôn →add (.. tiếp tục đến hết) Cột Measure → chọn Nominal ( Biến danh nghĩa) *Công cụ tính toán giữa các biến ( compute) Công cụ Compute được dùng để chuyển đổi giá trị giữa các biến, ví dụ từ Yt thành lnYt cách thực hiện như sau: Vào menu Transform →Compute→ Cửa sổ Compute Variable→ đưa biến cần chuyển đổi vào ô Target Variable →thiết lập công thức chuyển đổi hoặc gõ Hàm có sẵn → Ok. Đọc các thống kê mô tả của số liệu * Thống kê mô tả các biến Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives→ Cửa sổ Descriptives→ Đưa các biến cần xử lý từ cửa sổ trái sang cửa sổ phải →Option →cửa sổ Descriptive: Option xuất hiện → Chọn các đại lượng thống kê cần thiết → Continue→OK *Tìm ước lượng hàm xu thế( Hàm hồi qui) Vào Analyze→Regression→Linear Chọn biến phụ thuộc bên trái cửa sổ Linear Regression→Nhấp vào mũi tên ở 89

giữa để chuyển sang ô Dependent. Tương tự chọn biến t đưa sang ô Independents→OK Chọn phương pháp xử lý: Enter. Có thể tích vào các ô chứa thống kê cần chọn: Estimates: Các ước lượng Confidence interval: Khoảng tin cậy Covariance Maxtrix: Ma trận hiệp phương sai Model Fit: Các thống kê đánh giá phù hợp của mô hình như R, R 2, R2 điều chỉnh, sai số chuẩn. Descriptives: Các thống kê mô tả như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, ma trận, hệ số tương quan R squared change: Mức độ thay đổi của R 2 khi đưa thêm 1 biến độc lập vào mô hình Collinearity diagnostics: Chẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến ZPRED: Giá trị dự báo chuẩn hóa ZRESID: Phần dư chuẩn hóa DRESID: Phần dư loại bỏ biến đang xét ADJPRED: Giá trị dự báo điều chỉnh

5.1.2. Phân tích hồi qui đa biến Mục đích của phân tích hồi qui đa biến cũng tương tự như phân tích hồi qui đơn. Tuy nhiên phân tích hồi qui đa biến có nhiều hơn 1 biến độc lập. Điều kiện để thực hiện phân tích hồi qui đa biến là biến phải liên tục và có sự phân bố bình thường Mô hình hồi quy tuyến tính k biến có thể viết dưới dạng sau: Yi = β1+ β2X2 +β3X3+..+ βkXk + Ui Trong đó Yi là biến phụ thuộc và các X j (j = 2,3,.., k) là các biến độc lập. Ta biết rằng dù có đưa bao nhiêu biến độc lập vào mô hình thì vẫn tồn tại những yếu tố có tác động đến biến phụ thuộc mà chúng ta hoặc không có quan sát của chúng, hoặc không 90

thể và cũng không muốn đưa vào mô hình như là các biến số, do đó với mô hình k biến vẫn tồn tại sai số ngẫu nhiên u, đại diện cho các yếu tố ngoài các biến X j (j = 2÷ k), có tác động đến Y nhưng không đưa vào mô hình như là biến số. Như vậy ta có , Sai số ngẫu nhiên u trong mô hình hồi quy bội là yếu tố đại diện cho các yếu tố có tác động đến Y nhưng không đưa vào mô hình như các biến số Các giả thiết của mô hình Với mô hình (2.4.1), xét ra các giả thiết sau: Giả thiết 1: Việc ước lượng được dựa trên cơ sở mẫu ngẫu nhiên. Giả thiết này tương tự như trong mô hình hồi quy hai biến: các cá thể được chọn một cách ngẫu nhiên, rồi từ đó thu thập các chỉ tiêu của các cá thể này. Chẳng hạn khi xem xét vấn đề năng suất lao động thì người lao động được lựa chọn một cách ngẫu nhiên từ tổng thể, sau đó thu thập các số liệu từ những người được chọn trong mẫu về năng suất, trình độ học vấn, tuổi, v.v.. Giả thiết 2: Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên tại mỗi giá trị (X 2i,.., Xki) bằng 0 E (ui | X 2 i ,.., X ki )  0

Giả thiết 3: Phương sai của sai số ngẫu nhiên tại các giá trị (X 2i,.., Xki) đều bằng nhau: Var(u | X 2 i ,.., X ki )   2

Giả thiết 4: Giữa các biến độc lập X j (j=2÷k) không có mối quan hệ đa cộng tuyến hoàn hảo, nghĩa là không tồn tại các hằng số 2 ,.., k không đồng thời bằng 0 sao cho 2 X 2  ...  k X k  0 . Trong các giả thiết trên, chỉ có giả thiết 4 là mới. Ta thấy rằng nếu giữa các biến Xj (j=2÷k) là có quan hệ đa cộng tuyến hoàn hảo thì sẽ có ít nhất một biến trong các biến này suy ra được từ các biến còn lại, hay nói cách khác, thông tin từ biến này đã được chứa đựng trong thông tin của các biến còn lại. Giả thiết 4 loại trừ tình huống này Ý nghĩa của các hệ số hồi quy Các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy bội còn được gọi là hệ số hồi quy bội 91

1 là giá trị trung bình của biến Y khi các biến độc lập trong mô hình nhận giá trị

bằng 0. Tuy nhiên cũng như trong trường hợp mô hình hồi quy hai biến, ý nghĩa của hệ số này thường không phải là mối quan tâm chính Hệ số góc βj (j=2÷k) thể hiện tác động riêng phần của biến X j lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc, là tác động của biến X j lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi các yếu tố Xs ( s  j ) là không đổi. Do đó trong mô hình hồi quy bội, các hệ số góc còn được gọi là hệ số hồi quy riêng (partial coefficient). Chẳng hạn ta có mô hình hồi quy tổng thể về lạm phát như sau: LP = 0.02 + 0.3m – 0.15GDP + u Trong đó LP, m và gdp lần lượt là tỷ lệ lạm phát, mức tăng trưởng cung tiền và mức tăng trưởng GDP (đơn vị %). Khi đó có thể giải thích mô hình này như sau: Khi mức tăng trưởng của cung tiền và GDP bằng 0 thì mức lạm phát trung bình là 0.02. Nếu cung tiền tăng (giảm) 1% và mức tăng trưởng GDP không thay đổi thì lạm phát trung bình sẽ gia tăng (giảm) 0.3 đơn vị. Nếu GDP gia tăng 1% và cung tiền không thay đổi thì lạm phát trung bình sẽ giảm 0.15 đơn vị. Đây là một sự khác biệt quan trọng giữa mô hình hồi quy nhiều biến và mô hình hồi quy hai biến: Mô hình hồi quy nhiều biến cho phép đánh giá tác động riêng phần của một biến độc lập lên biến phụ thuộc, trong khi xem các biến độc lập còn lại trong mô hình là không đổi, điều mà mô hình hồi quy hai biến không thực hiện được. Với các biến số kinh tế xã hội, việc giữ nguyên các biến số khác không đổi trong nhiều trường hợp là bất khả thi trong thực tế, điều này cho thấy tính ưu việt của mô hình hồi quy bội so với mô hình hồi quy hai biến. Hướng dẫn thực hiện trong EVIEWS Thực hiện ước lượng Để ước lượng biến Y theo X 2, X3 chẳng hạn, trong cửa sổ lệnh ta gõ lệnh: ls Y C X2 X3 92

Trong đó ls là từ mặc định trong eviews, viết tắt của từ Least squares, là lệnh chạy mô hình hồi quy sử dụng phương pháp OLS. Chẳng hạn với bộ số liệu Health, với các biến Health, Income, Pop, để hồi quy biến phụ thuộc Health theo các biến độc lập là Income và Pop, ta gõ lệnh: ls Health c Income Pop Ấn phím Enter ta thu được kết quả sau đây: Dependent Variable: HEALTH Method: Least Squares Date: 10/31/21 Time: 22:45 Sample: 1 51 Included observations: 51 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

1106.454

584.3701

1.893414

0.0643

INCOME

0.110754

0.021331

5.192054

0.0000

POP

0.539182

0.609789

0.884210

0.3810

R-squared

0.982161

Mean dependent var

19929.12

R- 0.981417

S.D. dependent var

22102.16

of 3012.920

Akaike info criterion

18.91623

Schwarz criterion

19.02987

Log likelihood -479.3639

F-statistic

1321.347

Durbin-Watson 1.757260

Prob(F-statistic)

0.000000

Adjusted squared S.E. regression Sum

squared 4.36E+08

resid

stat 93

Kết quả này được diễn giải như sau: Khi thu nhập bình quân hộ gia đình gia tăng 1 triệu đồng và dân số không đổi thì chi tiêu trung bình cho y tế gia tăng 110740 đồng. Khi dân số gia tăng 1 người và thu nhập hộ gia đình không đổi thì chi tiêu cho y tế tăng trung bình 539182 đồng. Hai biến Income và Pop giải thích được 98% sự thay đổi của biến chi tiêu cho y tế. Lưu các giá trị phần dư Trên màn hình Equation chọn: Proc/Make residual series sẽ xuất hiện màn hình Make residuals, điền tên muốn gán cho chuỗi phần dư thay thế cho tên mặc định sẵn là resid01, chẳng hạn là phandu1. Sau khi nhấn nút OK sẽ xuất hiện màn hình chứa chuỗi phần dư và trong workfile đã lưu giữ biến phandu1 chứa các phần dư của ước lượng Lưu các giá trị ước lượng của biến phụ thuộc Trên màn hình Equation chọn: Proc/Make forecast sẽ xuất hiện màn hình forecast với 3 dải trắng như dưới đây:

Gõ vào dải (1) tên biến gán cho các giá trị ước lượng của biến phụ thuộc, chẳng hạn là Health_ul1. Gõ vào dải (2) tên biến gán cho các giá trị của sai số chuẩn của biến phụ thuộc, chẳng hạn là se1 Để nguyên giá trị mặc định trong dải 3, là mẫu dùng để dự báo. Khi đó trong workfile sẽ có thêm hai biến mới, là Health_ul1 và se1. 94

Lưu bảng kết quả ước lượng để thực hiện so sánh Trong màn hình Equation, chọn freeze, kết quả ước lượng trong màn hình sẽ lưu giữ lại, kể cả khi mô hình khác được ước lượng. Lưu các đối tượng Để lưu mô hình vừa ước lượng, trong màn hình Equation chọn Name và gán tên cho đối tượng, chẳng hạn mohinh_1. Lưu các đối tượng khác: thực hiện tương tự. Copy kết quả ước lượng vào file văn bản Bôi đen phần muốn copy và thực hiện như thông thường. 5.2 Thực hiện dự báo Các phần trên đã trình bày phương pháp xây dựng một hàm hồi quy, các đánh giá và phán xét về các hệ số của hàm hồi quy. Tuy nhiên mục đích không chỉ dừng tại đó, có thể sử dụng hàm hồi quy để dự báo. Có hai loại dự báo: - Dự báo giá trị trung bình. Do khoảng tin cậy 1-  của E( Y | X0 ):  - t  /2 (n-k) se( Y  /X0 )  E(Y/ X0 )  Y  + t  /2 (n-k) se ( Y  /X0 ) ) Y 0 0 0 0

- Dự báo giá trị riêng biệt: Khoảng tin cậy của Y0 được xác định bởi: P( Y 0 - t  /2 (n-2) se (Y0)  Y0  Y 0 + t  /2(n-2) se (Y0) = 1-   - t  /2 (n-k) se(Y0/X0 )  E(Y0/ X0 )  Y  + t  /2 (n-k) se(Y0/X0) Y 0 0

KẾT QUẢ CẦN ĐẠT ĐƯỢC Sau khi thực hành phần này, sinh viên cần đạt được kết quả: 1. Trên cơ sở bộ số liệu thu thập sinh viên sử dụng phần mềm để chạy mô hình hồi qui 2. Phân tích được hàm hồi qui thu được, đọc và phân tích các kết quả 3. Thực hiện dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của chỉ tiêu cần dự báo 95

NỘI DUNG 6: TRÌNH BÀY VÀ BÁO CÁO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MỤC ĐÍCH Rèn luyện cho sinh viên các kỹ năng: -

Nắm được các nguyên tắc viết báo cáo

-

Biết cách trình bày báo cáo trước nhà quản trị

YÊU CẦU Sinh viên thực hiện các yêu cầu của đề bài thực hành, cụ thể: Câu 25: Báo cáo viết cho ai? Sử dụng loại báo cáo nào phù hợp đối tượng nhận báo cáo? Câu 26: Cấu trúc của Bản báo cáo? Câu 27: Dự đoán người nghe sẽ tập trung, phản ứng như thế nào, mức độ chấp nhận vấn đề trình bày... Kiến thức và hiểu biết của họ về vấn đề trình bày? Câu 28: Sử dụng các công cụ trợ giúp trình bày nào? HƯỚNG DẪN THỰC HIỆN 6.1. Trình bày nội dung bản báo cáo kết quả nghiên cứu dự báo 6.1.1. Nội dung của bản báo cáo Sinh viên viết bản báo cáo bao gồm 10 nội dung sau: 1. Trang tựa đề bản báo cáo. 2. Mục lục của bản báo cáo 3. Bản tóm tắt 4. Phần dẫn nhập gồm : - Lý do chọn đề tài nghiên cứu. - Vấn đề nghiên cứu (Mục tiêu và phạm vi, giới hạn) - Các giả thiết và bối cảnh lịch sử 5. Phương pháp nghiên cứu - Mô hình nghiên cứu. - Thủ tục tiến hành. - Đối tượng nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, qui mô mẫu. Các phương pháp tiến hành phỏng vấn, ghi chép, xử lý thông tin. 96

6. Kết quả nghiên cứu: Trình bày những phát hiện sau khi phân tích và tổng hợp những số liệu. 7. Những hạn chế của công trình nghiên cứu. Bao gồm những giới hạn nếu có về số liệu , thời gian , khu vực khảo sát v.v… 8. Kết luận và đề nghị. 9. Phụ lục. Gồm tài liệu gốc được trích trong các sách, báo chí hay báo cáo với những nội dung hình ảnh cần thiết nhưng không thể đưa vào phần nghiên cứu vì có thể làm loãng đi phần chúng ta đang trình bày. Phụ lục giúp người đọc bổ sung thêm những thông tin gốc với chi tiết, đầy đủ hơn. 10. Thư mục hoặc tài liệu tham khảo Liệt kê những tài liệu tham khảo để viết báo cáo. Điều này chứng tỏ tính khoa học và tinh thần nghiên cứu nghiêm túc của người viết báo cáo. 6.1.2. Các nguyên tắc khi soạn thảo báo cáo nghiên cứu Nguyên tắc 1: Sinh viên trình bày báo cáo phải nắm rõ đặc điểm của từng loại đối tượng đọc hoặc nghe để có những cách trình bày thích hợp và thuyết phục. Cách báo cáo đối với các nhóm đối tượng sau : 1. Nhóm có định kiến sẵn: Sẽ bắt đầu ở khía cạnh họ quan tâm nhất. 2. Nhóm hay do dự, thiếu lập trường: Báo cáo đầy tính hình ảnh cụ thể, thực tế, màu sắc và sinh động 3. Nhóm người có óc phân tích và phê phán :Báo cáo chú trọng về lập luận phương pháp phân tích dữ liệu, tính hệ thống trong diễn đạt. 4. Người có óc tổng hợp nhanh: Báo cáo chú trọng cốt lõi của vấn đề, không phân tích dài dòng Nguyên tắc 2: Trình bày rõ ràng. Nguyên tắc 3: Dùng câu có cấu trúc tốt. Nguyên tắc 4: Tránh dùng quá nhiều những từ chuyên môn (nếu có thể) Nguyên tắc 5: Trình bày ngắn gọn. Nguyên tắc 6: Bố cục dễ theo dõi, có các phân đoạn với số mục rõ ràng. 97

Nguyên tắc 7: Sinh viên nên sử dụng các công cụ hỗ trợ như hình, bảng, biểu đồ, đồ thị, băng video. Đặc biệt là Bảng và Biểu đồ sẽ gây được ấn tượng tốt hơn, làm người xem hiểu rõ hơn, hoặc thích thú hơn. Sau đây là một số các dạng biểu đồ thông thường: + Biểu đồ tuyến hoặc biểu đồ cong. (Line or Curve Diagrams) + Biểu đồ hình thanh (Bar Chart) hoặc hình bánh (Pie Chart). + Các biểu đồ dạng khác như: tượng hình (pictograph), bản đồ thống kê (Statiscal Map), bản đồ biến dạng (Distorision Map)... Nguyên tắc 8: Cần có tính nhất quán về từ ngữ, cách hành văn, các khổ chữ, front chữ, cách thụt hàng... để có thể theo dõi mạch báo cáo từ đầu đến cuối. 6.2. Thuyết minh kết quả nghiên cứu dự báo Để thuyết minh kết quả nghiên cứu dự báo, SV thực hiện quy trình báo cáo bao gồm 3 giai đoạn: Giai đoạn chuẩn bị, giai đoạn trình bày, giai đoạn trả lời câu hỏi 1. Giai đoạn chuẩn bị - Sinh viên cần phân tích người nghe nhằm dự đoán họ sẽ tập trung, phản ứng như thế nào, mức độ chấp nhận vấn đề trình bày... Kiến thức và hiểu biết của họ về vấn đề trình bày - Kiểm tra các công cụ trợ giúp trình bày như các bảng biểu cần chiếu, âm thanh, đèn chiếu, bảng viết…Làm quen trước với nơi mình sẽ trình bày - Nên thực tập và thảo luận trước theo nhóm 2. Giai đoạn trình bày - Sinh viên nên giới thiệu tổng quan về các nội dung sẽ trình bày - Trình bày vấn đề một cách chủ động, rõ ràng nhưng ngắn gọn, sử dụng hình ảnh minh họa. Việc trình bày không phải là đọc lại từng từ trong bản tóm tắt viết sẵn, mà phải xem đó như một buổi nói chuyện, thảo luận với người nghe - Sinh viên nên đề nghị ngườ i nghe đặt câu hỏi sau khi kết thúc phần trình bày - Chú ý các tiếp xúc bằng mắt, ngôn ngữ cơ thể và giọng điệu nhằm thu hút người nghe để có thể điều chỉnh bài trình bày 3. Giai đoạn trả lời 98

- Cần chú ý hiểu rõ các câu trả lời được đặt ra, nếu cần có thể hỏi lại. Không quên cảm ơn người đặt câu hỏi - Phải trả lời câu hỏi một cách ngắn gọn, rõ ràng, có trọng tâm. Sử dụng những hình ảnh, số liệu dẫn chứng cho câu trả lời - Không nên lảng tránh trả lời. Cần trung thực chấp nhận những câu hỏi chưa thể trả lời và cần tìm thêm thông tin cho chúng ở các nghiên cứu khác.

KẾT QUẢ CẦN ĐẠT ĐƯỢC Sau khi thực hành phần này, sinh viên cần đạt được kết quả: 1. Viết được báo cáo kết quả nghiên cứu dự báo nhu cầu thị trường trong đó thể hiện được các nội dung chủ yếu, tuân thủ các nguyên tắc của một bản báo cáo 99

2. Thuyết minh được báo cáo kết quả nghiên cứu dự báo nhu cầu thị trường trong đó thể hiện được những điểm then chốt liên quan đến các quyết định marketing mà nhà quản trị đang phải đương đầu. 3. Nộp sản phẩm kết thúc học phần TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Tài liệu học tập Kỹ thuật dự báo thị trường - Trường Đại học Kinh tế Kỹ Thuật Công Nghiệp, (2019). [2]. Trần Minh Đạo , Giáo trình Marketing căn bản, NXB ĐH Kinh tế quốc dân, (2014) [3]. Nguyễn Quang Dong , Kinh tế lượng, NXB Khoa học Kỹ thuật, (2008). [4]. Nguyễn Viết Lâm, Nghiên cứu Marketing – Những bài tập tình huống, NXB Đại Học KTQD (2006). [5]. Đinh Bá Hùng Anh, Dự báo trong kinh doanh, NXB Kinh tế TP HCM (2015) [6] Dư Thị Chung, Bài giảng Nghiên cứu Marketing, Trường Đại học Tài Chính Marketing.

100

101

102

103

104